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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 chef d'entreprise affirme que 99% de ses produits ne présentent aucun défaut.

Dans un lot de 600 produits, un client constate que 5 présentent un défaut de fabrication.

On peut assimiler le choix d'un échantillon de 600 produits dans la production à un tirage avec remise.

Supposons que le chef d'entreprise ait raison.

Notons X la variable aléatoire associant à chaque échantillon de 600 produits le nombre de produits ne présentant aucun défaut.

Quelle est la loi de X ?

L'expérience "choisir un produit" a deux issues possibles :

  • Succès : le produit ne présente pas de défaut de fabrication, obtenu avec la probabilité p = 0{,}99.
  • Echec : le produit présente un défaut de fabrication, obtenu avec la probabilité q = 1-p = 0{,}01.

Cette expérience est répétée 600 fois de manière indépendante (le choix d'un produit 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=600 et p=0{,}99.

On souhaite valider ou rejeter l'affirmation du chef d'entreprise.

Quelle proposition correspond à un intervalle de fluctuation asymptotique au seuil de 95% pour la fréquence des produits sans défaut sur un échantillon de 600 produits ?

Etape 1

Vérifications des conditions

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

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

Ici, on a :

  • n=600, donc n\geq30
  • np = 600\times 0{,}99= 594, donc np\geq 5
  • n\left(1-p\right) = 3\ 000 \times \left(1-0{,}99\right)= 6, donc n\left(1-p\right)\geq5

On peut donc déterminer un intervalle de fluctuation asymptotique.

Etape 2

Calcul d'un 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{,}99 et n=600.

On obtient donc :

I = \left[0{,}99- 1{,}96\dfrac{\sqrt{0{,}99\times 0{,}01}}{\sqrt{600}}; 0{,}99+1{,}96\dfrac{\sqrt{0{,}99\times 0{,}01}}{\sqrt{600}}\right]

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

I=[0{,}982;0{,}998]

Un intervalle de fluctuation asymptotique au seuil de 95% pour la fréquence des pièces sans défaut sur un échantillon aléatoire de 600 pièces est :

I=[0{,}982;0{,}998]

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

Le chef d'entreprise a affirmé que 99% de ses produits ne présentent pas de défaut de fabrication.

Notons f la fréquence des pièces sans défaut sur l'échantillon.

f=\dfrac{595}{600}\approx 0{,}992 (arrondi par excès)

Donc f\in I.

On peut affirmer au risque d'erreur de 5% que le chef d'entreprise 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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