Echantillonnage et estimation

Exercices types : 1èrepartie - Exercice 1

25 min
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L’entreprise COFRUIT fabrique de la confiture de fruits, qu’elle conditionne en pots. Il est indiqué 680680 grammes de confiture sur l’étiquette du pot. En fin de chaîne de remplissage, les pots sont pesés et ceux dont la masse de confiture est strictement inférieure à 675675 grammes ne sont pas commercialisés.
Question 1
Partie A
Après remplissage, la masse de confiture dans un pot est modélisée par une variable aléatoire XX qui suit la loi normale d’espérance μ=680\mu=680 et d’écart-type σ=2,65\sigma=2,65.

Calculer la probabilité que la masse de confiture d'un pot, pris au hasard dans la production, soit comprise entre 677677 grammes et 683683 grammes.

Correction
Nous devons calculer P(677X683)P\left(677\le X\le 683\right)
Avec une calculatrice Texas, pour P(677X683)P\left(677\le X\le 683\right) ; on tape NormalFrep(valeur min, valeur max, espérance, écart type)
C'est-à-dire ici NormalFrep(677, 683, 680, 2.65) puis on tape sur Enter et on obtient :
P(677X683)0,742P\left(677\le X\le 683\right)\approx 0,742

Avec une calculatrice Casio Graph 35+, pour P(677X683)P\left(677\le X\le 683\right) on tape :
Normal C.D
Lower : 677677 valeur Minimale
Upper : 683683 valeur Maximale
σ\sigma : 2,652,65 écart type
μ\mu : 680680 espérance

Puis on tape sur EXE et on obtient :
P(677X683)0,742P\left(677\le X\le 683\right)\approx 0,742

La probabilité que la masse de confiture d'un pot, pris au hasard dans la production, soit comprise entre 677677 grammes et 683683 grammes est de 0,7420,742.
Question 2

Calculer la probabilité qu’un pot pris au hasard dans la production soit commercialisé.

Correction
Un pot est non commercialisé si la masse de confiture est inférieure à 67675 grammes donc la probabilité qu’un pot pris au hasard dans la production soit commercialisé est : P(X675)P\left( X\ge 675\right)
Avec une calculatrice Texas, pour P(X675)P\left( X\ge 675\right) ; on tape NormalFrep(valeur min, valeur max, espérance, écart type)
C'est-à-dire ici NormalFrep(675, 10^99, 680, 2.65) puis on tape sur Enter et on obtient :
P(X675)0,970P\left( X\ge 675\right)\approx 0,970

Avec une calculatrice Casio Graph 35+, pour P(X675)P\left( X\ge 675\right) on tape :
Normal C.D
Lower : 675675 valeur Minimale
Upper : 109910^{99} valeur Maximale
σ\sigma : 2,652,65 écart type
μ\mu : 680680 espérance

Puis on tape sur EXE et on obtient :
P(X675)0,970P\left( X\ge 675\right)\approx 0,970

Calculer la probabilité qu’un pot pris au hasard dans la production soit commercialisé est de 0,970,97.
Question 3
Partie B
Dans cette partie, on considère qu’une machine de remplissage de pots est bien réglée lorsque la proportion théorique dépôts non commercialisables est inférieure ou égale à 33%. On s’intéresse à la production journalière dépôts remplis par cette machine.

Lors d’un contrôle de qualité, il est relevé que, sur un échantillon de 200200 pots, 88 ne sont pas commercialisables. À l’aide d’un intervalle de fluctuation asymptotique à 95%, déterminer si la machine nécessite un réglage.

Correction
Lors d’un contrôle de qualité, il est relevé que, sur un échantillon de 200200 pots, 88 ne sont pas commercialisables.
Il faut vérifier les conditions suivantes n30n\ge 30 , np5np\ge 5 et n(1p)5n\left(1-p\right)\ge 5. Ici, n=200n=200 et p=0,03p=0,03
  • 20030200\ge 30 donc n30n\ge 30
  • 200×0,03=6200\times 0,03=6 donc np5np\ge 5
  • 200×(10,03)=194200\times \left(1-0,03\right)=194 donc n(1p)5n\left(1-p\right)\ge 5

Les trois conditions sont réalisées, on peut donc calculer l'intervalle de fluctuation asymptotique au seuil de 95%95\% .
On a alors :
I=[p1,96×p×(1p)n;p+1,96×p×(1p)n]I=\left[p-1,96\times \frac{\sqrt{p\times \left(1-p\right)} }{\sqrt{n} } ;p+1,96\times \frac{\sqrt{p\times \left(1-p\right)} }{\sqrt{n} } \right]
I=[0,031,96×0,03×(10,03)200;0,03+1,96×0,03×(10,03)200]I=\left[0,03-1,96\times \frac{\sqrt{0,03\times \left(1-0,03\right)} }{\sqrt{200} } ;0,03+1,96\times \frac{\sqrt{0,03\times \left(1-0,03\right)} }{\sqrt{200} } \right]
I=[0,006;0,054].I=\left[0,006;0,054\right] .
Ici 0,0060,006 est une valeur approchée par défaut de 0,031,96×0,03×(10,03)2000,03-1,96\times \frac{\sqrt{0,03\times \left(1-0,03\right)} }{\sqrt{200} }
Ici 0,0540,054 est une valeur approchée par excès de 0,03+1,96×0,03×(10,03)2000,03+1,96\times \frac{\sqrt{0,03\times \left(1-0,03\right)} }{\sqrt{200} }
Question 4
On rappelle dans cette question que μ=680\mu=680 et σ=2,65\sigma=2,65. On suppose que la machine est bien réglée. L’entreprise décide de vendre les pots de confiture par lots de 22. Les lots de moins de 13501350 grammes de confiture sont jugés non conformes. On admet que la masse de confiture, en grammes, d’un lot de 22 pots est une variable aléatoire YY qui suit la loi normale d’espérance 2μ2\mu et d’écart-type 2σ\sqrt{2} \sigma.

Calculer P(Y1350)P\left(Y\le 1350\right).

Correction
La variable aléatoire YY suit la loi normale d’espérance 2μ=13602\mu= 1360 et d’écart-type 2σ3,748\sqrt{2} \sigma\approx3,748.
Avec une calculatrice Texas, pour P(Y1350)P\left(Y\le 1350\right) ; on tape NormalFrep(valeur min, valeur max, espérance, écart type)
C'est-à-dire ici NormalFrep(10^-99,1350,1360, 3.748) puis on tape sur Enter et on obtient :
P(Y1350)0,004P\left(Y\le 1350\right)\approx0,004

Avec une calculatrice Casio Graph 35+, pour P(Y1350)P\left(Y\le 1350\right) on tape :
Normal C.D
Lower : 109910^{-99} valeur Minimale
Upper : 13501350 valeur Maximale
σ\sigma : 3,7483,748 écart type
μ\mu : 13601360 espérance

Puis on tape sur EXE et on obtient :
P(Y1350)0,004P\left(Y\le 1350\right)\approx0,004

Question 5

Pourquoi est-il alors plus intéressant pour l’entreprise COFRUIT de vendre ses pots de confiture par lots de 22?

Correction
D’après les questions précédentes, on peut estimer qu’il y a une proportion de lots de 22 pots non commercialisables de 0,40,4% bien plus faible que la proportion de pots non commercialisables de 33% quand on les considère individuellement. Il est donc plus intéressant pour l’entreprise COFRUIT de vendre ses pots de confiture par lots de 22.