• Aucun résultat trouvé

EXERCICE CORRIGE

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2022

Partager "EXERCICE CORRIGE "

Copied!
3
0
0

Texte intégral

(1)

ENFA - Bulletin du GRES n°10 – octobre 2000 page 14 Contact : Conf [email protected]

EXERCICE CORRIGE

Enoncé :

On considère deux populations Normales A et B de moyennes respectives µA et µB inconnues.

Les écarts types des populations sont connus et sont tous deux égaux à 4.

Les hypothèses sont H0 : “ µA = µB ” et H1 : “ µA = µB + 5 ”.

Pour tester ces hypothèses, on prélève

• dans la population A, un échantillon aléatoire simple de taille 9. On note

X

A la moyenne aléatoire d’un tel échantillon et

x

A la moyenne observée sur cet échantillon

• dans la population B, un échantillon aléatoire simple de taille 16. On note

X

B la moyenne aléatoire d’un tel échantillon et

x

B la moyenne observée sur cet échantillon.

On retient la règle de décision suivante :

si

x

A -

x

B < 3 ,on décide H0 et si

x

A -

x

B ≥ 3 , on décide H1 .

1)

Préciser la loi de probabilité de chacune des variables aléatoires

X

A et

X

B.

2)

En déduire la loi de probabilité de la variable

X

A -

X

B en justifiant votre réponse.

3)

Représenter sur un même schéma les lois de probabilité de la variable

X

A -

X

B sous l’hypothèse H0 puis sous l’hypothèse H1 .

4)

Calculer le risque de première espèce α relatif à la règle de décision retenue.

5)

Calculer le risque de seconde espèce β relatif à la règle de décision retenue.

6)

Illustrer ces deux risques par les surfaces qu’ils représentent sur le schéma précédent.

________________________

Correction :

1)

Les populations mères A et B sont Normales ; la variable

X

A est donc distribuée selon la

loi normale

)

; n ( N

A A A

μ σ soit ici la loi

)

3

; 4 (

N

μA . De même la variable

X

B est

distribuée selon la loi

)

; n ( N

B B B

μ σ soit ici la loi

N ( μ

B

; 1 )

.

2)

Les variables

X

A et

X

B sont normales et indépendantes, la variable

X

A -

X

B est donc normale.

Son espérance est telle que :

E(

X

A -

X

B ) = E(

X

A )-E (

X

B ) d’où E(

X

A -

X

B ) = µAB. Comme les variables

X

A et

X

B sont indépendantes, on a :

(2)

ENFA - Bulletin du GRES n°10 – octobre 2000 page 15 Contact : Conf [email protected]

V(

X

A -

X

B ) = V(

X

A )+V(

X

B ) d’où V(XA -

X

B ) =

9 1 25 3

4

2

2

=

⎥⎦ +

⎢⎣ ⎤

.

La variable aléatoire

X

A -

X

B est donc distribuée selon la loi

) 3

; 5 (

N μ

A

− μ

B .

3)

Sous l’hypothèse H0 , la variable

X

A -

X

B est de loi

) 3

; 5 0 ( N

Sous l’hypothèse H1 , la variable

X

A -

X

B est de loi

) 3

; 5 5 ( N

.

4)

Le risque α est égal à la probabilité de rejeter H0 alors que H0 est vraie. Calculons, sous H0, la probabilité de décider H1 :

Puisque sous H0 , la variable

X

A -

X

B est de loi

) 3

; 5 0 ( N

,

on pose

3 5

X U X

A

B

=

, U est donc de loi N(0;1).

α = P(

X

A -

X

B ≥ 3 ) ; α = P(

3 5

X X

A

B

3 5

3

) ; α = P( U ≥ 1,8 ) ;

α = 1 - P( U < 1,8 ) ; α = 1 - 0,9641 ; donc α = 0,0359.

Le risque de première espèce associé à cette règle de décision vaut à 0,0359 (ou 3,6 % ).

5)

Le risque β est égal à la probabilité de décider H0 alors que H1 est vraie : Sous H1 , la variable

X

A -

X

B est de loi

)

3

; 5

5

(

N

.

(3)

ENFA - Bulletin du GRES n°10 – octobre 2000 page 16 Contact : Conf [email protected]

On pose

3 5

5 X U X

A

B

=

, U est de loi N(0;1).

β = P(

X

A -

X

B < 3 ) ; β = P(

3 5

5 X X

A

B

<

3 5 5 3

) ; β = P( U < - 1,2 )

β = 1 - P( U < 1,2 ) ; β = 1 - 0,8849 ; donc β = 0,1151.

Le risque de seconde espèce associé à la règle de décision vaut 0,1151 (ou 11,5 % ).

6)

Représentation graphique des risques.

≈≈≈≈≈≈≈≈≈≈

Références

Documents relatifs

Pour quelles valeurs de t le volume du tétraèdre MABC est égal au double de celui du tétraèdre

[r]

[r]

[r]

Le pisciculteur a été capable de prélever 70 truites le jour de la capture, il est donc techniquement capable d’en reprélever autant lors de la recapture.. Je lui conseille

[r]

Une photographie, un dessin ou une carte représente un objet à une échelle (souvent) différente de la réalité. Comment calculer la taille réelle d’un objet?. 1) Calculer la

Donner l’expression de la sortie et faire la simplification nécessaire pour en déduire une forme optimale.. Réaliser le logigramme