2019-2020/Tsti2d/Probabilite/Intervalle_fluctuation_confiance/2B_intervalle_fluctuation.tex

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2020-06-01 07:07:54 +00:00
\documentclass[a4paper,10pt]{article}
\usepackage{myXsim}
\title{Intervalles de confiance et de fluctuation (suite)}
\tribe{Terminale TESL}
\date{Mai 2020}
\pagestyle{empty}
\begin{document}
\maketitle
\setcounter{section}{2}
\section{Intervalle de fluctuation}
\subsection*{Vocabulaire}
\begin{itemize}
\item On étudie un \textbf{caractère} d'une \textbf{population} et on appelle en générale $p$ la proportion d'individus possédant ce caractère dans la population.
\item On prélève un échantille de $n$ individus. On supposera que ce tirage sera équivalent à un tirage avec remise et donc que la taille de la population est très grand par rapport à la taille de l'échantillon.
\item On notera $X_n$ la variable aléatoire correspondant au nombre d'individus possédant ce caractère et $F_n$ la proportion correspondante.
\end{itemize}
\subsection*{Définition - Intervalle de fluctuation}
En reprenant les notations précédente, on appelle \textbf{intervalle de fluctuation asymptotique au seuil 95\%} l'intervalle
\[
I_n = \intFF{p - 1,96\sqrt{\frac{p(1-p)}{n}}}{p + 1,96\sqrt{\frac{p(1-p)}{n}}}
\]
\subsection*{Propriété}
Quand $n$ et $p$ correspondent au cas où la loi binomiale peut être approchée par une loi normale, c'est à dire
\[
n \geq 30 \qquad np \geq 5 \qquad n(1-p) \geq 5
\]
Alors la probabilité que $F_n$ appartienne à $I_n$ est égale à 0,95.
\[
P(F_n \in I_n) = 0,95
\]
\subsubsection*{Exemple}
\afaire{}
On suppose que un quart de la population française est brun. On prélève un échantillon de 100 personnes au hasard. Calculer l'intervalle de fluctuation.
\end{document}