CEDRA Mathis
HERVOIR Augustin
KHOUSSI Nassim Groupe 5

TP de statistiques
PREMIERE PARTIE : Le fournisseur d'énergie A prétend que :
- Sa part de marché est de plus de 34% des usagers de l'énergie.
- Un client/particulier dépense en moyenne moins de 188 euros pour le premier trimestre de …afficher plus de contenu…

n étant supérieur à 30, nous y associons k, le nombre de succès (personnes interrogées est chez le fournisseur B) ainsi qu’une estimation de p, la vraie valeur de la proportion inconnue (p = k/n). Nous avons k = 36.
La part de marché de A est don de : p = k/n = 36/120 = 0,30 = 30% Avec α=1% :
F(u) = 1-(u/2)
F(u) = 0,995
<=> u = 2,57 (voir table de la loi normale) Ce qui nous fais donc :
IC1% = [p-u*sqrt(p(1-p)/n) ; p+u*sqrt(p(1-p)/n)]
IC1% = [0,30-2,57*sqrt(0,30(1-0,30)/120) ; 0,30+2,57*sqrt(0,30(1-0,30)/120)]
IC1% = [0,160 ; 0,441]
IC1% = [16% ; 44,1%] Nous avons donc 99% de chance que la part de marché du fournisseur B soit dans cet intervalle.

Avec α=5% :
F(u) = 1-(u/2)
F(u) = 0,975
<=> u = 1,96 (voir table de la loi …afficher plus de contenu…

Pour ce faire un simple graphique « boite à moustache » peut nous nous montrer visuellement et rapidement si la condition est respectée.

Dans notre cas, chaque jeu de données est normalement distribué. Condition n° 3 : Les données ne doit pas comporter de valeurs extrêmes
Sur cette condition il est important de ne pas avoir de valeur extrême qui pourrait fausser notre étude. A l’aide du graphique suivant : On voit tout de suite qu’il n’y a pas de valeur extrême car toutes les données recueillis sont comprises dans l’encadrer rouge.

Condition n° 4 : Les variances de chaque catégories