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  4. Exercice : Appliquer le théorème de Moivre-Laplace

Appliquer le théorème de Moivre-Laplace Exercice

Ce contenu a été rédigé par l'équipe éditoriale de Kartable.

Dernière modification : 07/08/2019 - Conforme au programme 2019-2020

Soit X, une variable aléatoire suivant la loi binomiale B\left(50 ; 0{,}2\right).

Quelles sont les valeurs de E\left(X\right), V\left(X\right) et \sigma \left(X\right) ?

X suit une loi binomiale de paramètres n = 50 et p = 0{,}2, donc d'après le cours :

  • E\left(X\right) = np = 50 \times 0{,}20 = 10
  • V\left(X\right) = np\left(1-p\right) = 50 \times 0{,}2\times \left(1-0{,}2\right)= 8
  • \sigma \left(X\right) = \sqrt{V\left(X\right)} = \sqrt{8} \approx 2{,}83

Parmi les propositions suivantes, laquelle correspond à une valeur approchée de p\left( 8 \leq X \leq 11 \right) ?

On sait que, si X suit une loi binomiale :

p\left( 8 \leq X \leq 11 \right)=p\left(X=8\right)+p\left(X=9\right) + p\left(X=10\right) + p\left(X=11\right)=p\left( X \leq 11 \right)-p\left( X \leq 7 \right)

On obtient donc, à l'aide de la calculatrice :

p\left( 8 \leq X \leq 11 \right) \approx 0{,}520

Parmi les propositions suivantes, laquelle justifie correctement que l'on peut utiliser le théorème de Moivre-Laplace pour cette loi ?

Les trois conditions à vérifier pour utiliser le théorème de Moivre-Laplace sont n \geq 30, np \geq 5 et n\left(1-p\right) \geq 5.

Ici on a :

  • n = 50 donc n \geq 30
  • np = 10 donc np \geq 5
  • n\left(1-p\right) =40 donc n\left(1-p\right) \geq 5

Les conditions sont vérifiées pour appliquer le théorème de Moivre-Laplace.

Parmi les propositions suivantes, laquelle correspond à une valeur approchée de p\left( 8 \leq X \leq 11 \right) ?

X suit une loi binomiale B\left(50 ; 0{,}2\right).

On peut utiliser le théorème de Moivre-Laplace :

Pour tout réel a et b, a \lt b, on a :

p\left( a \lt \dfrac{X -E\left(X\right)}{\sigma\left(X\right)} \lt b\right) \approx p\left( a \leq Z \leq b \right) avec Z qui suit la loi normale centrée réduite.

On utilise ce théorème pour approximer p\left( 90 \leq X \leq 110 \right).

On sait que :

  • E\left(X\right)=10
  • \sigma\left(X\right) \approx 2{,}83

On a :

p\left( 8 \leq X \leq 11 \right) = p\left( \dfrac{8-10}{2{,}83} \leq \dfrac{X-8}{2{,}83} \leq \dfrac{11-10}{2{,}83} \right)

C'est-à-dire :

p\left( 8 \leq X \leq 11 \right) = p\left( \dfrac{8-10}{2{,}83} \leq \dfrac{X-E\left(X\right)}{\sigma\left(X\right)} \leq \dfrac{11-10}{2{,}83} \right)

Ainsi, si Z suit la loi normale centrée réduite, d'après le théorème de Moivre-Laplace :

p\left( 8 \leq X \leq 11 \right) \approx p\left( \dfrac{8-10}{2{,}83} \leq Z \leq \dfrac{11-10}{2{,}83} \right)

p\left( 8 \leq X \leq 11 \right) \approx p\left( -0{,}707 \leq Z \leq 0.353 \right)

La calculatrice donne :

p\left( -0{,}707 \leq Z \leq 0.353 \right) \approx 0{,}398

Remarque : on avait trouvé à la question 2), p\left(8 \leq X \leq 11\right) \approx 0{,}520.

A l'aide de la loi normale centrée réduite, on trouve p\left(8 \leq X \leq 11\right) \approx 0{,}398.

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