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

X suit donc une loi binomiale de paramètres n=65 et p=0, 34.

X suit donc une loi normale de paramètres n=65 et p=0, 34.

X suit donc une loi binomiale de paramètres n=65 et p=0, 66.

X suit donc une loi normiale de paramètres n=65 et p=0, 66.

• n=65 donc n \geq 30
• np = 65 \times 0, 34= 22{,}1 donc np \geq 5
• n\left(1-p\right) = 65 \times 0, 66 = 42{,}9 donc n\left(1-p\right) \geq 5
  On peut donc déterminer un intervalle de fluctuation asymptotique de la fréquence.

• n=650 donc n \geq 30
• np = 65 \times 0, 34= 22{,}1 donc np \geq 5
• n\left(1-p\right) = 65 \times 0, 66 = 42{,}9 donc n\left(1-p\right) \geq 5
  On peut donc déterminer un intervalle de fluctuation asymptotique de la fréquence.

• n=65 donc n \geq 30
• np = 65 \times 3{,}4= 221 donc np \geq 5
• n\left(1-p\right) = 65 \times 0, 66 = 42{,}9 donc n\left(1-p\right) \geq 5
  On peut donc déterminer un intervalle de fluctuation asymptotique de la fréquence.

• n=65 donc n \geq 30
• np = 65 \times 0, 34= 22{,}1 donc np \geq 5
• n\left(1-p\right) = 65 \times 6{,}6 = 429 donc n\left(1-p\right) \geq 5
  On peut donc déterminer un intervalle de fluctuation asymptotique de la fréquence.

I = \left[ 0, 225 ; 0, 455 \right]

I = \left[ 0, 2 ; 0, 3 \right]

I = \left[ 0, 25 ; 0, 45 \right]

I = \left[ 0, 345 ; 0, 548 \right]

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

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

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