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Saturday, 3 August 2024

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randint(1{, }6) # On simule un lancer de dé avec la commande randint+ \verb+ if lancerDede == 6: # Si on est tombé sur un 6+ \verb| nombreSucces += 1 # On incrémente la variable nombreSucces| \verb+ # Sinon, on recommence l'expérience+ \verb+ # À la fin de la boucle, la variable nombreSucces contient le nombre de fois où l'on est tombé sur+ \verb+ # un 6. Cours de maths seconde echantillonnage des. + \verb+ # On peut donc calculer la fréquence observée, qui est égal au nombre de succès obtenus divisé par+ \verb+ # le nombre d'expérience réalisée, qui vaut n ici. + \verb+ frequenceObservee = nombreSucces/float(n) # le float(n) permet de faire une division décimale+ \verb+ # On peut maintenant afficher la fréquence observée. + \verb+ print(frequenceObservee)+ \verb+ # On s'attend à ce qu'elle soit proche d'1/6 + On peut donner un tableau qui récapitule la fréquence observée de 6 en fonction du nombre d'expériences réalisées: Nombre de lancers de dé Fréquence de 6 observée 5 0, 6 10 0, 3 20 0, 15 50 0, 16 100 0, 21 200 0, 17 500 0, 186 1 000 0, 176 5 000 0, 1624 100 000 0, 16817 La fréquence observée est aléatoire, et va donc varier si on exécute à nouveau le programme Python.

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Mais on peut observer une tendance globale: la fréquence des 6 observée s'approche effectivement de \dfrac{1}{6} \approx 0{, }166. On peut remarquer en outre que l'on approche lentement la valeur \dfrac{1}{6}. 2 La répétition de N échantillons de taille n Pour quantifier à quel point la fréquence observée est proche de la probabilité théorique, on peut compter le nombre de fois où pour N échantillon de taille n, la fréquence observée et la probabilité théorique sont proches. Exercice d'échantillonnage. Pour savoir si la fréquence observée f et la probabilité théorique p sont proches, on vérifie que: |f - p| < \dfrac{1}{\sqrt{n}} On utilise la valeur absolue pour signifier que la distance entre f et p doit être plus petite que \dfrac{1}{\sqrt{n}}. On peut écrire un programme qui calcule le nombre de fois où la fréquence observée des échantillons est proche de la probabilité théorique. On reprend l'expérience aléatoire du lancer du dé qui consiste à regarder si le dé tombe sur un 6 ou non. Le succès est défini ici comme l'événement « Obtenir un 6 ».

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Triangles de même forme Etude des cas de similitude et applications. Reconnaître des triangles de même forme. Résoudre des problèmes mettant en jeu formes et aires. Analyse L es ensembles de nombres Définition et étude des différents ensembles de nombres et des irrationnels. Inclusion des ensembles. Représentation des réels. Calculs sur les nombres. organiser un calcul à la main ou a la machine. Ecriture des nombres et arithmétique Ecriture scientifique des décimaux. Représentation des nombres dans une calculatrice. Exercices CORRIGES - Site de maths du lycee La Merci (Montpellier) en Seconde !. Nombres premiers. Distinguer un nombre d'une de ces valeurs approchées. Interpréter un nombre donné par une calculatrice. Décomposer un entier en produit de facteurs premiers. Factoriser; développer Distributivité. Méthode du facteur commun. Identités remarquables. Il s'agit ici essentiellement de révisions du programme de collège mais elles sont indispensables pour l'année de seconde et très souvent mal maîtrisées. Règles sur les inégalités. Inéquations du premier degré. Choisir un critère adapté pour comparer les nombres.

On peut choisir d'autres coefficients à la place de 95%. Le niveau de confiance le plus fréquemment utilisé après 95% est 99%. III Prise de décision sur un échantillon On considère une population dans laquelle on suppose que la proportion d'un caractère est p. Après expérience, on observe f comme fréquence de ce caractère dans un échantillon de taille n. Soit l'hypothèse: "La proportion de ce caractère dans la population est p ". Cours de maths seconde echantillonnage par. Si I est l'intervalle de fluctuation de la fréquence à 95% dans les échantillons de taille n, alors: Si f\notin I: on rejette cette hypothèse au seuil de risque 5% Sinon, on ne rejette pas cette hypothèse au seuil de risque 5%. Un laboratoire annonce qu'un médicament sauve 40% ( p=0{, }40 avec 0{, }2\leq p \leq0{, }8) des patients atteints d'une maladie rare. Pour contrôler cette affirmation, on le teste sur n=100 ( n\geq25) patients atteints de cette maladie. La fréquence des malades sauvés est de 25% ( f=0{, }25). Que penser de l'affirmation du laboratoire? L'intervalle de fluctuation à 95%, de la fréquence des patients sauvés, dans les échantillons de taille 100 est \left[ 0{, }40-\dfrac{1}{\sqrt{100}};0{, }40+ \dfrac{1}{\sqrt{100}}\right] soit \left[ 0{, }30; 0{, }50 \right].

Cela est particulièrement utile dans les sondages d'opinion puisqu'il est impossible de sonder un pays tout entier. Exemple: Un sondage effectué auprès de 1 000 personnes indique que 52% d'entre-elles sont favorables à un projet d'aménagement du territoire. Déterminons un intervalle de confiance au seuil de 95%: Cela signifie donc, au seuil de confiance de 95%, qu'entre 48% et 56% de la population est favorable au projet. Cours de maths seconde echantillonnage 1. On ne peut donc pas être certain que la majorité y est favorable.

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