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Certains résultats de sondages peuvent laisser penser que cela relève plus de la communication commerciale de certains instituts de sondage que d'uné réalité quelconque. En admettant que le panel est bien aéatoire, penons l'exemple de ces sondages électoraux. Les instituts s'intéressent aux intentions de votes d'un panel d'individus très souvent compris entre 1 000 et 10 000 personnes. En fonction des résultats obtenus, ils sont alors capables de fournir une photographie à l'instant donné de l'opinion des habitants d'un pays, d'une région ou d'une ville. C'est ce qu'on appelle la distribution des fréquences. Cours de maths seconde echantillonnage a la. Mais à chaque échantillon qu'on va choisir va correspondre une nouvelle distribution des fréquences différentes. Regardons ce qui se passe quand on effectue 100 lancers de dés deux fois de suite à l'aide d'un algorithme sous algobox: Voici la sortie logicielle Obtenue à partir de l'algorithme suivant Déterminons les fréquences associées à chacune des faces pour ces deux expériences On constate donc qu'au fil des expériences les fréquences sont légèrement différentes.

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B Une illustration du théorème de la loi des grands nombres avec un programme Python La loi des grands nombres peut être illustrée par un programme Python par la répétition de n lancers de dé ou la répétition de N échantillons de taille n. 1 La répétition de n lancers de dé On peut demander à Python de répéter n fois une expérience aléatoire d'une manière que l'on va supposer indépendante. On veut simuler un lancer de dé. Echantillonnage - Seconde - Exercices corrigés - Probabilités. L'expérience aléatoire consiste à regarder si le dé tombe sur un 6 ou non. Le succès est défini ici comme l'événement « Obtenir un 6 ». Le théorème de la loi des grands nombres garantit que plus le nombre d'expériences aléatoires est grand, plus il y a de chances pour que la fréquence observée soit proche de la fréquence théorique. En supposant le dé équilibré, la fréquence théorique est \dfrac{1}{6}. On peut utiliser le programme suivant pour illustrer le théorème des grands nombres. \verb+ import random # On a besoin d'intégrer une fonction qui simule une expérience aléatoire + \verb+ n = 100 # Nombre de fois où l'on répète une expérience+ \verb+ nombreSucces = 0 # Cette variable permet de garder en mémoire le nombre de succès+ \verb+ # On rentre dans une boucle pour simuler les n expériences+ \verb+ for i in range(n):+ \verb+ lancerDede = random.

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Définition: Lorsque qu'on souhaite répéter une expérience aléatoire un très grand nombre de fois, on utilise un simulateur: la calculatrice ou un tableur par exemple. Ainsi, la simulation remplace l'expérience et permet d'étudier des séries statistiques comportant un très grand nombre de données. Simulateur et calculatrice La calculatrice ou l'ordinateur sont de très bons simulateurs dés que l'on sait les programmer: Sur TI, la fonction de hasard est: rand Sur Casio, la fonction de hasard est: ran# Sous Excel, la fonction de hasard est: ALEA Effectif et fréquence Rappel de deux définitions utiles dans ce chapitre: L'effectif est le nombre d'individus de la population ayant une valeur donnée (pour le caractère étudié). La fréquence est le quotient de l'effectif de la valeur par l'effectif total. Cours de maths seconde echantillonnage du. Vous avez choisi le créneau suivant: Nous sommes désolés, mais la plage horaire choisie n'est plus disponible. Nous vous invitons à choisir un autre créneau.

Intervalle de fluctuation Si p est la proportion d'un caractère dans une population (avec 0{, }2\leq p\leq0{, }8) alors pour un échantillon de taille n (avec n\geq 25), la fréquence f du caractère dans l'échantillon appartient à l'intervalle \left[ p-\dfrac{1}{\sqrt{n}};p+ \dfrac{1}{\sqrt{n}}\right] avec une probabilité d'au moins 0, 95. Lors d'une élection, un candidat a reçu 58% des suffrages ( p=0{, }58 avec 0{, }2\leq p\leq 0{, }8). Échantillonnage - 2nde - Cours Mathématiques - Kartable. Si on prélève un échantillon de n=100 ( n\geq 25) électeurs, la fréquence de personnes ayant voté pour ce candidat dans l'échantillon, est dans l'intervalle de fluctuation \left[ 0{, }58-\dfrac{1}{\sqrt{100}};0{, }58+ \dfrac{1}{\sqrt{100}}\right] soit \left[ 0{, }48;0{, }68 \right], avec une probabilité d'au moins 0, 95. L'intervalle de fluctuation à 95% est un intervalle qui contient au moins 95% des fréquences observées dans les échantillons de taille n. Ceci signifie qu'il y a un risque de 5% pour cette fréquence de ne pas se trouver dans cet intervalle.