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Il ne doit donc pas s'agit d'une valeur trop rare ou trop fréquente. - La taille de l'échantillon doit au minimum être de 25 (n 25) en d'autre terme il faut disposer d'un échantillon de taille suffisante. Remarque: il n'est pas impossible qu'un echantillon se situe hors de cet intervalle en revenchanche en revanche il s'agit d'un évenement très improbable qui signale souvent que l'échantillon choisi est particulier et qu'il existe des causes à cette particularité.

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Ensembles de nombres - Intervalles - Valeurs absolues Equations et inéquations Fonctions - Généralités Fonctions linéaires et affines Fonction carré et second degré La fonction inverse et les fonctions homographiques Les vecteurs en Seconde Vecteurs et coordonnées Équations de droites Pourcentages Statistiques en Seconde Échantillonnage en Seconde Probabilités en Seconde Algorithmes: Présentation Algorithmes: Tests et boucles Python au lycée (1): Les variables Python au lycée (2): Les instructions conditionnelles Python au lycée (3): Les boucles Python au lycée (4): Les fonctions

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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. L'expérience aléatoire consiste à regarder si le dé tombe sur un 6 ou non. Cours de maths seconde echantillonnage 2020. 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.

II La loi des grands nombres Le théorème de la loi des grands nombres est très souvent utilisé en statistiques et dans d'autres domaines scientifiques pour estimer la fréquence d'apparition d'un phénomène. On peut illustrer le théorème de la loi des grands nombres avec un programme Python. A Le théorème de la loi des grands nombres On donne une version simplifiée du théorème de la loi des grands nombres qui estime une proportion en répétant une expérience de nombreuses fois. Soit p la proportion des individus ayant un caractère donné au sein d'une population. Cours de maths seconde echantillonnage le. Lorsque la taille n d'un échantillon est grande, sauf exception, la fréquence f du caractère observée dans l'échantillon est proche de la probabilité théorique p. On reprend l'exemple précédent du lancer de dé. On considère « Avoir un 6 » comme le succès. La loi des grands nombres assure que plus on lance le dé, plus le nombre de fois où un 6 apparaît est proche de la fréquence théorique, dans ce cas \dfrac{1}{6}. Plus on répète une expérience un grand nombre de fois, moins l'écart avec la probabilité théorique a de chances d'être important.