Faille normale

loi normale N 110 ; σ2 , d’espérance µ = 110 et d’écart-type σ. Une glace est considérée comme commercialisable lorsque la masse de crème glacée qu’elle contient appartient à l’intervalle [104 ; 116]. A. P. M. E. P. Baccalauréat S On sait que la probabilité de l’événement « une glace est commercialisable » est 0,98, ce qui signifie que P (104 Y 116) = 0, 98. Y − 110 D’après le cours, on sait que, si Y suit la loi normale de paramètres µ = 110 et σ, alors la loi Z = σ suit la loi normale centrée

bonne réponse est d . On le vérifie en injectant les coordonnées des points A, F et H dans l’équation x + y − z = 0. 4. La bonne réponse est b . → − −−→ −−→ Un vecteur normal de P est n (1 ; 1 ; −1), or EC (1 ; 1 ; −1). Par conséquent EC est −→ −−→ −→ normal à P , et comme EL et EC sont colinéaires, EL est de ce fait aussi normal à P . 5. La bonne réponse est d . −−→ On a EC (1  ; 1 ; −1) et E(0 ; 0 ; 1) ; une représentation paramétrique de la droite (EC)  x = t y = t (t ∈ R) . Le point L a donc

carrée → écart-type (σ) Remarque : une courbe en cloche s'appelle une courbe gaussienne (Laplace-Gauss). 2 ) Loi normale Distribution de référence • Pour de nombreuses variables (n élevé). • Caractérisée par la répartition des valeurs autour de la moyenne → calculer la proportion des valeurs situées à x écart-types de la moyenne (score z et table de la loi normale centrée réduite). Situer un individu par rapport à sa population de référence • Population : L1 de psycho (≈ 500 étudiants)

points 56 Police de caractères : 57 Calculs de corrélation : 57 Cas particulier : droite d'ajustement de Mayer 57 Probabilités 58 Loi binomiale 58 Loi de Poisson 60 Loi normale (ou loi de Laplace-Gauss) 61 Intervalle de confiance 63 Fonction de répartition d’une loi normale 64 Suites numériques 65 Suites de la forme un = f(n) 65 Suites définies par une relation de récurrence un = f (un–1) 66 Représentation graphique d’une intégrale 68 Inéquations 70 Points

On considère un ensemble E (la population) et on s'intéresse à une caractéristique (caractère statistique) que présente chaque élément de E. Exemples - on s'intéresse aux notes du DS1 des élèves de la classe : la population est l'ensemble des élèves, la caractère statistique est la note - on s'intéresse à la durée de vie des ampoules produites par une usine : la population est l'ensemble des ampoules, le caractère statistique est la durée de vie On fait ensuite un relevé statistique relativement

quelconque . . . e 4.2 Simulation de variables al´atoires ` densit´ . . . . . . . . . e a e 4.2.1 Loi uniforme sur [a, b] avec a < b ∈ R . . . . . . . . 4.2.2 M´thode d’inversion de la fonction de r´partition . e e 4.2.3 M´thode polaire pour la loi normale centr´e r´duite e e e 4.2.4 M´thode du rejet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e 4.3 Exercices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.4 R´sum´ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e e 5 Convergence et th´or`mes

loi normale e 4.1 Loi d’une variable al´atoire continue . . . . . . . . . . . . . e 4.1.1 D´finitions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e 4.1.2 Probl´matique de la notion de loi dans le cas continu e 4.1.3 Fonction de r´partition et loi ` densit´ . . . . . . . . e a e 4.2 La loi normale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.2.1 Loi normale centr´e r´duite N (0, 1) . . . . . . . . . e e 4.2.2 Loi normale g´n´rale N (µ, σ) . . . . . . . . . . . . . e e 4.3 La Loi normale comme

appelle d’abord les traders pour leur avertir qu’ils ont ou qu’ils vont atteindre leurs limites. S’ils les dépassent, il va les voir pour comprendre le dépassement et exiger du trader qu’il corrige son dépassement et rétablisse la situation à la normale. Lorsqu’il n’est pas en discussion avec les traders, il les aide en fournissant les fameux Profit and Loss (P&amp;L). Il les calcule ou recalcule grâce à des modèles mathématiques. Les mots-clés Ces mots sont très souvent employés dans le métier

d’appeler nombre normal tout r´el de [0, 1] tel que la fr´quence e e de chacun des 10 chiffres d´cimaux 0, 1, . . . 9 dans le d´veloppement d´cimal e e e illimit´ de ce nombre converge vers 1/10. Nous avons ainsi obtenu un r´sultat de e e th´orie des nombres qui s’´nonce ainsi : l’ensemble de tous les nombres normaux e e Ch. Suquet, Probabilit´s e 131 Chapitre 6. Loi des grands nombres de [0, 1] a pour longueur 1 (on dit aussi presque tout nombre de [0, 1] est normal). Ce r´sultat

Fréquence 1 1 Déterminer la moyenne arithmétique de X. A 0,15 2 3 0,1 B 0,25 Déterminer variance σ2 de X. A 0,0425 Contexte 2 B 0,0567 [4+4+4 points] On tire sans remise un échantillon de 5 employés d’une population normale de 100 employés afin d’estimer le salaire moyen μ de la population. Voici les salaires (en milliers de dollars) des 5 employés de l’échantillon : 40 45 48 52 55 3 Déterminer l’écart-type corrigé s des salaires (en milliers de dollars).