Les statistiques et les probabilités dans le nouveau programme de 1S

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Statistiques et probabilité :
Au collège :
• Continuité dans les apprentissages.
• Apprentissage progressif des arbres pondérés
de la troisième à la première. (Cette notion est
essentielle à la bonne compréhension des
probabilités.)
En seconde
Notion d’échantillon
Dans le sens commun des sondages, un
échantillon est un sous ensemble obtenu par
prélèvement aléatoire dans un population.
Intervalle de fluctuation d’une
fréquence au seuil de 95 %
Cas où la proportion est connue :
Propriété :
Connaissant la proportion p (0,2≤p≤0,8)
d’individus dans une population, la fréquence
d’un certain caractère dans un échantillon de
taille n, n25 appartient à l’intervalle
[p-1/rac(n) ; p+1/rac(n)] avec une probabilité
d’au moins 95%
Exemple : « La parité, c’est quoi ? »
Deux entreprises A et B recrutent dans une
région où il y a autant d’hommes que de
femmes. Dans l’entreprise A, il y a 100
employées dont 43 femmes. Dans l’entreprise
B, il y a 2500 employés dont 1150 femmes.
Quelle entreprise respecte le mieux la parité ?
Dans l’entreprise A, l’intervalle de fluctuation
est [0,4 ; 0,6] et 43% appartient à cet
intervalle.
Dans l’entreprise B, l’intervalle de fluctuation
est [0,48 ; 0,52] et 46% n’appartient pas à cet
intervalle.
Dans l’entreprise B la proportion 46%
s’observe dans moins de 5% des échantillons,
donc on peut rejeter l’hypothèse qu’elle
respecte mieux la parité que l’entreprise A,
contrairement aux apparences
Cas où la proportion n’est pas
connue :
Propriété :
Dans une population, on désire estimer la
proportion inconnue p d’un caractère donné.
On étudie, pour cela, un échantillon de taille
n, n25. Le caractère étudié apparait avec la
fréquence f (0,2≤f≤0,8). On peut estimer, que
la proportion p est dans l’intervalle
[f-1/rac(n) ; f+1/rac(n)] avec une probabilité
d’au moins 95%
Explication de l’intervalle de
fluctuation de la classe de seconde
Nouveau programme en 1ère S
Statistiques et probabilité :
Les points majeurs :
La loi géométrique tronquée
La loi binomiale
Échantillonnage et prise de decision
CONTENUS
Modèle de la répétition
d’expériences identiques et
indépendantes à deux ou
trois issues.
CAPACITES ATTENDUES
COMMENTAIRES
• Représenter la répétition
d’expériences identiques et
indépendantes par un arbre pondéré.
• Utiliser cette représentation pour
déterminer la loi d’une variable
aléatoire associée à une telle
situation.
Pour la répétition d’expériences
identiques et indépendantes, la
probabilité d’une liste de résultats
est le produit des probabilités de
chaque résultats.
La notion de probabilité
conditionnelle est hors
programme.
On peut aussi traiter quelques
situations autour de la loi
géométrique tronquée.
 On peut simuler la loi
géométrique tronquée avec un
algorithme.
1. Loi géométrique tronquée
Les situations de répétitions d'une expérience aléatoire, dans
des conditions d'indépendance constituent un élément fort du
programme de première.
L'introduction de la loi géométrique tronquée présente de
nombreux avantages :
– travailler sur des répétitions d'une expérience de Bernoulli ;
– envisager ces répétitions sous l'angle algorithmique ;
– présenter une situation d'arbre pour lequel tous les
chemins n'ont pas la même longueur ;
– exploiter dans un autre cadre les propriétés des suites
géométriques ;
– exploiter dans un autre cadre des résultats sur la dérivation.
Définition
Soit p un réel de l'intervalle ]0, 1[ et n un entier naturel non nul. On
considère l'expérience aléatoire qui consiste à répéter dans des conditions
identiques une expérience de Bernoulli de paramètre p avec au maximum n
répétitions et arrêt du processus au premier succès.
On appelle loi géométrique tronquée de paramètres n et p la loi de la
variable aléatoire X définie par :
X = 0 si aucun succès n'a été obtenu ;
pour 1≤ k ≤ n, X = k si le premier succès est obtenu à l'étape k.
Exemple pour n=4
p
1-p
s
e
p
s
1-p
e
p
1-p
s
e
p
1-p
s
e
Déterminons la loi de X.
n
X = 0 si aucun succès n'a été obtenu donc avec l'outil arbre: P(X = 0) = (1-p)
Pour 1≤ k ≤ n, avec l'arbre, le premier succès est obtenu à l'étape k pour le
chemin qui présente dans l'ordre (k – 1) échecs et un succès d'où :
k-1
P(X = k) = (1 – p) p
CONTENUS
Epreuve de Bernoulli, loi de
Bernoulli.
Schéma de Bernoulli, loi
binomiale (loi du nombre de
succès)
Coefficients binomiaux, triangle
de Pascal.
CAPACITES ATTENDUES
COMMENTAIRES
Reconnaître des situations relevant
de la loi binomiale.
Calculer une probabilité dans le cadre
de la loi binomiale.
La représentation à l’aide d’un arbre est
privilégiée : il s’agit ici d’installer une
représentation mentale efficace. On peut
ainsi :
- Faciliter la découverte de la loi binomiale
pour des petites valeurs de n (n≤4);
n
- Introduire le coefficient binomial ( k)
comme nombre de chemins de l’arbre
réalisant k succès pour n répétitions;
- Etablir enfin la formule générale de la
loi binomiale.
n
n
n+1
Démontrer que : ( k ) + ( k+1 ) = ( k+1 )
Représenter graphiquement la loi
binomiale.
Cette égalité est établie en raisonnant sur
le nombre de chemin réalisant k+1 succès
pour n+1 répétitions.
On établit également la propriété de
symétrie des coefficients binomiaux.
L’utilisation des coefficients binomiaux
dans des problèmes de dénombrement et
leur écriture à l’aide des factorielles ne
sont pas des attendus du programme. En
pratique, on utilise une calculatrice ou un
logiciel pour obtenir les valeurs des
coefficients binomiaux, calculer
directement des probabilités et
représenter graphiquement la loi
binomiale.
Loi binomiale
1 – Découverte de la loi binomiale et introduction des coefficients binomiaux
Répétition d'une épreuve de Bernoulli de paramètre p quelconque
On répète 4 fois cette épreuve.
Nous représentons cette répétition par un arbre pondéré à 4 niveaux.
4
On note (1 ) et on lit « 1 parmi 4 » le nombre de chemins qui conduisent à 1 succès
4
exactement. Ici (1 ) = 4
On décide cette fois de répéter 5 fois cette épreuve de Bernoulli et on note
toujours X la variable aléatoire correspondant au nombre de succès obtenus à
l’issue des 5 répétitions.
La répétition de l’arbre devient fastidieuse.
Nous allons déterminer le nombre ( 52 ) « 2 parmi 5 » le nombre de chemins qui
conduisent à 2 succès.
Déterminons ce nombre en utilisant l’arbre déjà réalisé pour 4 répétitions.
Il y a 2 façons d’obtenir 2 succès suivant qu’à la dernière étape on obtient un
succès ou un échec.
 Si la dernière étape donne un échec, il faut compter les chemins qui au
niveau précédent conduisaient déjà à 2 succès. Avec l’arbre déjà réalisé, on sait
que 6 chemins sont dans ce cas.
 Si la dernière étape donne un succès, il faut compter les chemins qui au
niveau précédent conduisaient à un seul succès. Avec l’arbre déjà réalisé, on
sait que 4 chemins sont dans ce cas.
En conclusion, 6+4=10 chemins de l’arbre des 5 répétitions conduisent à 2
succès, soit avec les notations introduites : ( 52 ) = ( 42 ) + (41 )
2. Formule générale de la loi binomiale
La probabilité de chacun des chemins qui réalisent
k
n-k
exactement k succès est p (1 – p) .
On obtient donc :
soient un entier naturel n et un réel p de l'intervalle
[0, 1]. La variable aléatoire X correspondant au nombre de
succès dans la répétition de n épreuves de Bernoulli de
paramètre p suit la loi binomiale B(n, p) avec pour tout
entier k compris entre 0 et n :
p(X=k) = ( nk )pk (1-p) n-k
CONTENUS
Échantillonnage
Utilisation de la loi binomiale
pour une prise de décision à
partir d’une fréquence.
CAPACITES ATTENDUES
Exploiter l’intervalle de fluctuation à un
seuil donné, déterminé à l’aide de la loi
binomiale, pour rejeter ou non une
hypothèse sur une proportion
COMMENTAIRES
L’objectif est d’amener les élèves à expérimenter la
notion de « différence significative » par rapport à
une valeur attendue et à remarquer que, pour une
taille de l’échantillon importante, on conforte les
résultats vus en classe de seconde.
 L’intervalle de fluctuation peut être déterminé à
l’aide d’un tableur ou d’un algorithme.
Le vocabulaire des tests (test d’hypothèse,
hypothèse nulle, risque de première espèce) est
hors programme.
Fluctuation d’échantillonnage
1. Positionnement du problème à l’aide d’un exemple.
Un médecin de santé publique veut savoir si, dans sa région, le pourcentage
d’habitants atteints d’hypertension artérielle est égal à la valeur de 16 %
récemment publiée pour des populations semblables.
En notant p la proportion d’hypertendus dans la population de sa région, le
médecin formule l’hypothèse p = 0,16.
Pour vérifier cette hypothèse, le médecin constitue un échantillon de n = 100
habitants de la région, dont il détermine la fréquence f d’hypertendus
(l’échantillon est prélevé au hasard et la population est suffisamment importante
pour considérer qu’il s’agit de tirages avec remise).
Lorsque la proportion dans la population vaut p = 0,16, la variable aléatoire
X correspondant au nombre d’hypertendus observé dans un échantillon aléatoire
de taille n = 100, suit la loi binomiale de paramètres n = 100 et p = 0,16.
On cherche à partager
l’intervalle [0, 100], où X
prend ses valeurs, en trois
intervalles [0, a – 1], [a, b]
et [b + 1, 100] de sorte
que X prenne ses valeurs
dans chacun des intervalles
extrêmes avec une
probabilité proche de
0,025, sans dépasser cette
valeur.
En tabulant les probabilités
cumulées P(X <= k), pour k
allant de 0 à 100, il suffit
de déterminer le plus petit
entier a tel que
P(X <= a) > 0,025
et le plus petit entier b tel
que P(X<=b)>0,975.
On lit a = 9 et b = 23.
La règle de décision est la suivante : si la fréquence observée f appartient à
l’intervalle de fluctuation à (au moins) 95 % [a/n , b/n]= [0,09 ; 0,23], on
considère que l’hypothèse selon laquelle la proportion d’hypertendus dans la
population est p = 0,16 n’est pas remise en question et on l’accepte ; sinon,
on rejette l’hypothèse selon laquelle cette proportion vaut
p = 0,16.
X suit la loi b (100 ; 0,16)
0,12
Intervalle de
fluctuation : au moins
95 %
0,1
0,08
0,06
0,04
0,02
0
0
Zone de rejet à
gauche : au plus
2,5 %
5
10
a
15
20
25
b
30
35
40
Zone de rejet à
droite : au plus 2,5 %
2. Définition de l’intervalle de fluctuation à 95 % déterminé dans une situation
bilatérale à l’aide de la loi binomiale
Définition : l’intervalle de fluctuation à 95 % d’une fréquence correspondant à la
réalisation, sur un échantillon aléatoire de taille n, d’une variable aléatoire X de loi
binomiale, est l’intervalle [a/n , b/n] défini par :
• a est le plus petit entier tel que P(X <= a) >0,025 ;
• b est le plus petit entier tel que P(X <= b) >0,975.
3. Comparaison de l’intervalle de fluctuation de première avec l’intervalle de
fluctuation exploité en classe de seconde
Le programme des classes de premières S, ES et STI2D-STL, demande de comparer, pour
une taille de l’échantillon importante, cet intervalle avec l’intervalle de fluctuation
exploité en classe de seconde.
On pourra le faire lors d’exemples (sur des tailles d’échantillon importantes) pour
conforter les résultats vus en seconde

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