Loi
normale, test d'hypotèse. Bts maths groupe D 2013.
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Une
coopérative est spécialisée dans la récolte de la fleur de sel.
Elle utilise une machine automatique pour remplir des sachets de fleur
de sel dont la masse théorique doit être de 250 grammes. Un sachet est
dit conforme si sa masse m, exprimée en gramme, vérifie : 240 <=
m <= 260.
Les résultats des calculs de probabilité seront arrondis au millième.
Loi normale.
L’étude statistique de la production permet d’admettre que la variable
aléatoire M qui mesure, en gramme, la masse d’un sachet suit une loi
normale de moyenne µ =250 et d’écart type s =
5,3.
1.
On choisit au hasard un sachet dans la production. Calculer la
probabilité que le sachet soit conforme.
p(240
<= M <=260) = p(-10/5,3 <= (M-µ)
/ s
<=10/5,3)=p(-1,89
<= (M-µ)
/ s
<=1,89)
(M-µ) / s suit
la loi normale centrée réduite : 2P(1,89)-1.
Les tables
donnent P(1,89)
=0,9703.
Probabilité pour que le flacon
soit conforme : 2P(1,89)-1 =2*0,9703-1 = 0,9406~0,941.
2. a. Calculer P(M
>245).
P((M-µ) / s
>(245-250) /5,3) ;
P((M-µ) / s
>-0,943) ; P(0,943
)= 0,826.
P(M >245) = 0,826.
b. Un gros client
exigeant souhaite qu’au moins trois quarts des sachets qu’il achète
aient une masse supérieure à 245 grammes. Sera-t-il satisfait
? Justifier.
P(M >245) > 0,75,
le client sera satisfait.
B. Loi binomiale et loi de Poisson.
On considère dans cette partie que la probabilité qu’un sachet ne soit
pas conforme est : p = 0,06.
La coopérative constitue des lots de 50 sachets pour la vente et étudie
le nombre de sachets non conformes contenus dans un lot.
La production de la coopérative est suffisamment importante pour que
l’on puisse assimiler la constitution d’un lot à un tirage au hasard et
avec remise de 50 sachets. On note X la variable aléatoire qui associe
a chaque lot de 50 sachets le nombre de sachets non conformes de ce lot.
1. Justifier
que la variable aléatoire X suit une loi binomiale et préciser ses
paramètres.
Chaque
prélèvement est une épreuve de Bernoulli, avec
les deux évènements contraires :
succès : le sachet est non conforme p = 0,06 ;
échec : le sachet est conforme q = 1-p = 0,94.
Cette épreuve est répétée 50 fois ( n = 50 ) et les
épreuves sont indépendantes car le prélèvement est assimilé à un tirage
avec remise. La variable aléatoire X suit une loi binomiale de
paramètres n =50
et p=0,06.
2. Que représente la
probabilité P(X = 1) dans le contexte de l’exercice ? Calculer P(X = 1).
P(X=1) : un sachet est non conforme dans un lot de 50 sachets.
P(X=1) =
Cn1 p1
qn-1 =
50*0,06 *0,9449 =0,145.
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3. On approche la
loi de probabilité de X par une loi de Poisson.
a.
Justifier que cette loi de Poisson a pour paramètre l= 3.
l
= np = 50*0,06 = 3.
b.
On note Y une variable aléatoire qui suit une loi de Poisson de
paramètre l= 3.
En utilisant la variable
aléatoire Y , estimer la probabilité qu’il y ait au plus cinq sachets
non conformes dans un lot de 50 sachets.
P(Y<=5)=P(k=0) +P(k=1)
+P(k=2)+P(k=3) +P(k=4)+P(k=5).
P(Y<=5)=0,050 +0,149
+0,224+0,224+0,168+0,101=0,916.
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Test
d’hypothèse.
Après la révision annuelle de la machine utilisée pour remplir les
sachets de fleur de sel, le responsable qualité de la coopérative veut
contrôler la valeur de la masse moyenne m (exprimée en gramme) d’un
sachet de fleur de sel.
Il construit pour cela un test d’hypothèse bilatéral au seuil de
signification de 5%.
L’hypothèse nulle H0 est : m = 250.
L’hypothèse alternative H1 est : m diffère de
250.
On note M la variable aléatoire qui, à chaque échantillon aléatoire de
50 sachets prélevés dans la production de la coopérative, associe la
masse moyenne (en gramme) d’un sachet de l’échantillon. La production
est suffisamment importante pour qu’on puisse assimiler la constitution
d’un échantillon à un tirage au hasard et avec remise de 50 sachets.
On suppose que la variable aléatoire Mmoy suit
une loi normale de moyenne m et d’écart type s =
5,3 / 50½ =0,75.
1.
Sous l’hypothèse nulle H0, déterminer le nombre
réel positif a tel que P (250−a <=Mmoy
<= 250+a) = 0,95.
Arrondir au centième.
P (−a/ s
<=(Mmoy -m) / s
<= a/ s)
=0,95. 2P( a/ s)
-1=0,95 ; P( a/ s)
=0,975.
Les tables donnent t = 1,96 ; 1,96 = a / s
; a = 1,96*0,75 = 1,47 ~1,5.
2.
Énoncer la règle de décision du test.
Intervalle : [ 250-1,5 <=(Mmoy<=251,5
] = [ 248,5 <=(Mmoy<=251,5 ]
Si la moyenne appartient à cet intervalle, H0
est valide, sinon H1 est valide.
3. On
prélève au hasard 50 sachets dans la production.
Les masses en gramme de ces sachets se répartissent de la façon
suivante :
masse
(g) |
[236
; 240] |
[240
; 244] |
[244
; 248] |
[248
; 252] |
[252
; 256] |
[256
; 260] |
[260
; 264] |
Nombre
de sachets |
5 |
6 |
9 |
13 |
8 |
7 |
2 |
a.
En utilisant les centres des intervalles,
calculer une valeur approchée dela masse moyenne d’un sachet de cet
échantillon.
Mmoyen = (238*5
+242*6+246*9+250*13+254*8+258*7+262*2) / 50=249,36 ~249,4 g.
b. Quelle va être la conclusion du responsable qualité ?
La moyenne se situe dans l'intervalle [ 248,5 ; 251,5 ]. H0
est valide.
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