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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

Aux États-Unis en 2057, des élections sont organisées entre un candidat républicain et un candidat démocrate et le candidat démocrate annonce qu'il va gagner avec 53% des voix.
On réalise un sondage auprès de 3000 personnes. On peut assimiler le choix des personnes à un tirage avec remise. On constate que la proportion de personnes souhaitant voter pour le candidat républicain est 47,9%.

On suppose que le candidat démocrate a raison.

X est la variable aléatoire qui à chaque échantillon de 3000 personnes associe le nombre de personnes qui votent pour le candidat républicain.

Quelle est la loi de X ?

L'expérience "interroger une personne" a deux issues possibles :

  • Succès : l'individu vote pour le candidat républicain, obtenu avec la probabilité p = 1-0{,}53=0{,}47.
  • Echec : l'individu ne vote pas pour le candidat républicain, obtenu avec la probabilité q = 0{,}53.

Cette expérience est répétée 3000 fois de manière indépendante (le choix d'une personne 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=3\ 000 et p=0{,}47.

On souhaite valider ou rejeter l'hypothèse faite sur la proportion p d'Américains qui votent pour le candidat républicain.

Quelle proposition correspond à un intervalle de fluctuation asymptotique au seuil de 95% de la fréquence des Américains qui devraient voter pour le candidat républicain sur un échantillon aléatoire de 3 000 personnes ?

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=3\ 000 , donc n\geqslant30
  • np = 3\ 000 \times 0{,}47 = 1\ 410 , donc np\geqslant5
  • n\left(1-p\right) = 3\ 000 \times 0{,}53= 1\ 590, donc n\left(1-p\right)\geqslant5

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{,}47 et n=3\ 000.

On obtient donc :

I = \left[0{,}47- 1{,}96\dfrac{\sqrt{0{,}47\times 0{,}53}}{\sqrt{3\ 000}}; 0{,}47+ 1{,}96\dfrac{\sqrt{0{,}47\times 0{,}53}}{\sqrt{3\ 000}}\right]

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

I=[0{,}452;0{,}488]

Un intervalle de fluctuation asymptotique au seuil de 95% pour la fréquence des personnes votant pour le candidat républicain sur un échantillon aléatoire de 3 000 personnes est :

I=[0{,}452;0{,}488].

Peut-on affirmer que le candidat démocrate avait raison ?

Notons f la fréquence des personnes souhaitant voter pour le candidat républicain sur l'échantillon.

On a : f\in I.

Donc, au risque de 5%, on accepte l'hypothèse selon laquelle le candidat démocrate a raison.

Exercice suivant

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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
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