Décider si un échantillon est représentatif d'une population de départ Exercice

X suit donc une loi binomiale de paramètres n=2\ 225 et p=0, 6.

X suit donc une loi normale de paramètres n=2\ 225 et p=0, 6.

X suit donc une loi binomiale de paramètres n=2\ 225 et p=0, 4.

X suit donc une loi normale de paramètres n=2\ 225 et p=0, 4.

• n=2\ 225 donc n \geq 30
• np = 2\ 225 \times 0, 6= 1\ 335 donc np \geq 5
• n\left(1-p\right) = 2\ 225 \times 0, 40 = 890 donc n\left(1-p\right) \geq 5

On peut donc déterminer un intervalle de fluctuation asymptotique de la fréquence.

• n=225 donc n \geq 30
• np = 2\ 225 \times 0, 6= 1\ 335 donc np \geq 5
• n\left(1-p\right) = 2\ 225 \times 0, 40 = 890 donc n\left(1-p\right) \geq 5

On peut donc déterminer un intervalle de fluctuation asymptotique de la fréquence.

• n=2\ 225 donc n \geq 30
• np = 2\ 225 \times 0, 06= 1\ 33{,}5 donc np \geq 5
• n\left(1-p\right) = 2\ 225 \times 0, 40 = 890 donc n\left(1-p\right) \geq 5

On peut donc déterminer un intervalle de fluctuation asymptotique de la fréquence.

• n=2\ 225 donc n \geq 30
• np = 2\ 225 \times 0{,}00 6= 13{,}35 donc np \geq 5
• n\left(1-p\right) = 2\ 225 \times 0, 40 = 890 donc n\left(1-p\right) \geq 5

On peut donc déterminer un intervalle de fluctuation asymptotique de la fréquence.

I = \left[ 0, 580 ; 0, 620 \right]

I = \left[ 0, 565 ; 0, 610 \right]

I = \left[ 0, 535 ; 0, 605 \right]

I = \left[ 0, 450 ; 0, 570 \right]

Au risque d'erreur de 5%, cet échantillon est représentatif de la population.

Au risque d'erreur de 5%, cet échantillon n'est pas représentatif de la population.

Au risque d'erreur de 5%, on ne peut pas conclure.