Probabilité,
test d'hypothèse. Bts chmiste 2013.
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Exercice 2.
Une usine fabrique, en grande quantité, des plaques de mousse en
polyuréthane utilisées pour le garnissage automobile. On étudie leur
densité exprimée en kilogramme par mètre cube (kg.m−3). Dans cet exercice, sauf indication contraire, les résultats seront donnés à 10−2 près. Partie I. Une plaque de mousse est conforme, pour la densité, lorsque celle-ci appartient à l’intervalle [41,6 ; 42,4]. 1. On note X1
la variable aléatoire qui, à chaque plaque de mousse prélevée au hasard
dans la production, associe sa densité. On suppose que X1 suit la loi normale demoyenne 42 et d’écart type s1 = 0,17. Calculer la probabilité qu’une plaque de mousse prélevée au hasard dans la production soit conforme.
p(41,6 <= X1 <=42,4) = p(-0,4 / 0,17 <= (X1-m)
/ s1<=0,4 / 0,17) = p(-2,35 <= (X1-m)
/ s1
<=2,35)
(X1-m) / s1 suit
la loi normale centrée réduite : 2P(2,35)-1.
Les tables
donnent P(2,35) =0,9907.
Probabilité pour qu'une
bouteille
soit conforme : 2P(2,35)-1 =2*0,9907-1 = 0,9814~0,98.
2.
L’entreprise désire améliorer la qualité de la production de ses
mousses : elle envisage de modifier le réglage des injecteurs de mousse. On
note D la variable aléatoire qui, à chaque plaque de mousse prélevée
dans la production future, associera sa densité. On suppose que la
variable aléatoire D suit une loi normale de moyenne 42 et d’écart type s2. Déterminer s2
pour que la probabilité qu’une plaque de mousse prélevée au hasard dans
la production future soit conforme pour la densité, soit égale à0,95. Les tables donnent t = 1,96. (D-m) / s2 =1,96 ; 0,4 / s2 =1,96 ; s2 =0,4 /1,96 =0,20. Partie II. On
note E l’évènement : « une plaque de mousse prélevée au hasard dans un
stock important a une densité non conforme ». On suppose que P(E) =
0,03 où P(E) désigne la probabilité de l’évènement E. On prélève au
hasard cinq plaques de mousse dans le stock pour vérification de leur
densité. Le stock de plaques de mousse est assez important pour que
l’on puisse assimiler ce prélèvement à un tirage avec remise. On considère la variable aléatoire Y1
qui à tout prélèvement de cinq plaques de mousse associe le nombre de
plaques demousse de ce prélèvement ayant une densité non conforme. 1. Justifier que la variable aléatoire Y1 suit une loi binomiale dont on déterminera les paramètres.
Chaque prélèvement est une épreuve de Bernoulli, avec
les deux évènements contraires :
succès : la densité est non conforme p = 0,03 ;
échec : la densité est conforme q = 1-p = 0,97.
Cette épreuve est répétée 5 fois ( n = 5 ) et les
épreuves sont indépendantes car le prélèvement est assimilé à un tirage
avec remise. La variable aléatoire Y1 suit une loi binomiale de
paramètres n =5 et p=0,03. 2. Calculer
la probabilité que, dans un tel prélèvement, au plus une plaque de
mousse ait une densité non conforme. On donnera les résultats à 10−3 près. p(Y1=0)
= Cn0 p0
qn = 1*1 *0,975 =0,8587. p(Y1=1)
= Cn1 p1
qn-1 = 5*0,03 *0,974 =0,13280. p(Y1=0) +p(Y1=1)
=0,8587 +0,1328 ~0,991.
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Partie III. Les plaques de mousse sont commercialisées par lots de 1000. On prélève au hasard un lot de 1000 plaques de mousse dans un dépôt de l’usine. On assimile ce prélèvement à un tirage avec remise de 1000 plaques. On considère la variable aléatoire Y2 qui, à tout prélèvement de 1000 plaques, associe le nombre de plaques de mousse ayant une densité non conforme. On admet que la variable aléatoire Y2 suit la loi binomiale de paramètres n = 1000 et p = 0,03. On décide d’approcher la loi de la variable aléatoire Y2 par une loi normale. 1. On note Z la variable aléatoire suivant cette loi normale. Justifier que les paramètres de cette loi normale sont 30 et 5,39. n = 1000 ; m = n p = 1000*0,03 = 30 ; s = (npq)½ =(1000*0,03*0,97)½ =5,39. 2.
Calculer la probabilité qu’il y ait au plus 25 plaques non conformes
dans le lot de 1000 plaques, c’est-a-dire calculer P(Z < 25,5).
P(Z < 25,5) ; p((Z-m) / s <(25,5-30) /5,39) =p((Z-m) / s < -0,835) =1- P(0,835) ; P(0,835) =0,798 ( lecture des tables ). P(Z < 25,5)=1-0,798~0,202.
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Partie IV . On
se propose de construire un test d’hypothèse unilatéral pour contrôler
la densité, exprimée en kilogramme par mètre cube (kg.m−3),
des plaques de mousse constituant la commande d’un client. Le client
doit pouvoir refuser une commande si la densité des plaques de mousse est trop faible. Le fournisseur affirme que la densité d des plaques de mousse commercialisées est supérieure ou égale a 42 kg.m−3. Le seuil de risque du test est fixé à 0,05. L’hypothèse nulle est H0 : d = 42. Un échantillon de n = 100 plaques est prélevé. On note X la variable aléatoire qui, à chaque plaque de mousse prélevée au hasard dans la livraison, associe sa densité. La variable aléatoire X suit la loi normale de moyenne inconnue d et d’écart type s = 0,17. On
désigne par X la variable aléatoire qui, à chaque échantillon aléatoire
de 100 plaques de mousse prélevée dans la livraison, associe la moyenne
des densités de ces plaques (la livraison est assez importante pour que
l’on puisse assimiler ces prélèvements à des tirages avec remise). 1.
Souhaitant contrôler sa livraison, un client prélève un échantillon de
100 plaques et mesure la densité de chaque plaque. Les résultats
obtenus sont placés dans le tableau suivant :
Classe | [41,6 ; 41,7] | [41,7 ; 41,8] | [41,8 ; 41,9] | [41,9 ; 42,0] | [42,0 ; 42,1] | [42,1 ; 42,2] | [42,2 ; 42,3] | Effectif | 8 | 5 | 23 | 30 | 12 | 16 | 6 | En
supposant que dans chaque classe tous les éléments sont situés au
centre, calculer la moyenne des mesures de cet échantillon. On donnera
le résultat à 10−2 près. m =(41,65*8 +41,75*5+41,85*23+41,95*30+42,05*12+42,15*16+42,25*6)/ (8+5+23+30+12+16+6) =41,96. 2. Préciser l’hypothèse alternative notée H1. "d diffère de 42". 3. Justifiez que, sous l’hypothèse H0, la loi suivie par la variable aléatoire X est la loi normale de moyenne 42 et d’écart-type 0,017. m = 42 ; s = 017 / n½ = 0,17 /10 = 0,017. 4. Déterminer, à 10−3 près, sous l’hypothèse H0 , le nombre réel positif h tel que : P (42−h < Xmoyen) = 0,95. Les tables donnent t = 1,65 ; h = 0,017*1,65 = 0,028. 5. Énoncer la règle de décision permettant d’utiliser ce test. Intervalle de confiance : [42-0,028 ; 42+0,028]= [41,972 : 42,028]. Si la moyenne appartient à cet intervalle, H0 est valide, sinon H1 est valide. 6.
Peut-on, en appliquant le test à l’échantillon de la question 1, au
risque de 5%, conclure que la livraison est conforme pour la densité ? La livraison est non conforme, 41,96 n'appartient pas à cet intervalle.
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