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  4. Exercice : Valider ou rejeter une hypothèse portant sur une proportion

Valider ou rejeter une hypothèse portant sur une proportion Exercice

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

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

Un grossiste en fournitures de bureau affirme que 98% de ses stylos fonctionnent.

Un client achète 400 stylos et constate que 28 ne fonctionnent pas.

On peut assimiler le choix d'un échantillon de 400 stylos dans la production à un tirage avec remise.

Supposons que le grossiste ait raison.

Notons X est la variable aléatoire qui pour chaque échantillon aléatoire de 400 stylos donne le nombre de stylos qui fonctionnent.

Quelle est la loi de X ?

L'expérience "essayer un stylo" a deux issues possibles :

  • Succès : le stylo fonctionne, obtenu avec la probabilité p = 0{,}98.
  • Echec : le stylo ne fonctionne pas, obtenu avec la probabilité q = 1-p = 0{,}02.

Cette expérience est répétée 400 fois de manière indépendante (le choix d'un stylo est assimilé à un tirage avec remise).

X est la variable aléatoire qui dénombre les succès.

Donc X suit une loi binomiale de paramètres n=400 et p=0{,}98.

On souhaite valider ou rejeter l'affirmation du grossiste.

Quelle proposition correspond à un intervalle de fluctuation asymptotique au seuil de 95% pour la fréquence des stylos qui fonctionnent sur un échantillon de 400 stylos ?

Etape 1

Vérifications des conditions

D'après le cours on sait qu'on peut déterminer un intervalle de fluctuation asymptotique si les conditions suivantes sont satisfaites :

  • n \geq 30
  • np \geq 5
  • n\left(1-p\right) \geq 5

Ici, on a :

  • n=400, donc n\geq30
  • np = 400\times 0{,}98= 392, donc np\geq 5
  • n\left(1-p\right) = 3\ 000 \times \left(1-0{,}98\right)= 8, donc n\left(1-p\right)\geq5

On peut donc déterminer un intervalle de fluctuation asymptotique.

Etape 2

Calcul des bornes l'intervalle de fluctuation asymptotique

D'après le cours, un intervalle de fluctuation asymptotique au seuil 95% de la fréquence est :

I = \left[ p- 1{,}96\dfrac{\sqrt{p(1-p)}}{\sqrt n}; p+ 1{,}96\dfrac{\sqrt{p(1-p)}}{\sqrt n}\right]

Ici, on a p=0{,}98 et n=400.

On obtient donc :

I = \left[0{,}98- 1{,}96\dfrac{\sqrt{0{,}98\times 0{,}02}}{\sqrt{400}}; 0{,}98+1{,}96\dfrac{\sqrt{0{,}98\times 0{,}02}}{\sqrt{400}}\right]

En arrondissant la borne inférieure par défaut et la borne supérieure par excès, on obtient :

I=[0{,}966;0{,}994]

Un intervalle de fluctuation asymptotique au seuil de 95% pour la fréquence des stylos qui fonctionnent sur un échantillon aléatoire de 400 stylos est :

I=[0{,}966;0{,}994]

Peut-on affirmer que le vendeur de stylos a raison ?

Notons f la fréquence des stylos qui fonctionnent sur l'échantillon.

f=\dfrac{372}{400}=0{,}93

Si le grossiste avait raison, la probabilité d'avoir la fréquence f dans l'intervalle I précédent serait d'au moins 95%.

Or f\notin I.

Donc, au risque de 5%, on rejette l'hypothèse selon laquelle le grossiste a raison.

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Voir aussi
  • Cours : Intervalle de fluctuation et estimation
  • Quiz : Intervalle de fluctuation et estimation
  • Méthode : Approcher une loi binomiale par une loi normale
  • Méthode : Déterminer un intervalle de fluctuation asymptotique
  • Méthode : Estimer une proportion à l'aide d'un intervalle de confiance
  • Méthode : Décider si un échantillon est représentatif d'une population de départ
  • Méthode : Valider ou rejeter une hypothèse portant sur une proportion
  • Exercice : Appliquer le théorème de Moivre-Laplace
  • Exercice : Déterminer un intervalle de fluctuation asymptotique
  • Exercice : Estimer une proportion à l'aide d'un intervalle de confiance
  • Exercice : Décider si un échantillon est représentatif d'une population de départ

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