2G_Echantillonnage

Contenus

Échantillon aléatoire de taille n pour une expérience à deux issues.

Version vulgarisée de la loi des grands nombres : « Lorsque n est grand, sauf exception, la fréquence observée est proche de la probabilité. »

Principe de l’estimation d’une probabilité, ou d’une proportion dans une population, par une fréquence observée sur un échantillon.



Vidéos pédagogiques de cours

Comment analyser une fonction Python renvoyant le nombre ou la fréquence de succès dans un échantillon de taille n pour une expérience aléatoire à deux issues ?
Comment calculer la proportion des cas où l’écart entre p et ƒ est inférieur ou égal à 1/sqrt(n) ?

Carte mentale du chapitre

Capacités attendues



Lire et comprendre une fonction Python renvoyant le nombre ou la fréquence de succès dans un échantillon de taille n pour une expérience aléatoire à deux issues.
Observer la loi des grands nombres à l’aide d’une simulation sur Python ou tableur.
Simuler N échantillons de taille n d’une expérience aléatoire à deux issues. Si p est la probabilité d’une issue et ƒ sa fréquence observée dans un échantillon, calculer la proportion des cas où l’écart entre p et ƒ est inférieur ou égal à 1/sqrt(n) .