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Sagot :
Bonjour,
je te fais l'algorithme, je te laisse le soin d'appliquer la formule du cours pour l'intervalle de confiance.
Début
n --> entier
a --> variable entière
c --> variable entière
f --> variable réelle
n:= 1
c:= 0
POUR n allant de 1 à 577
a <-- Aléa(0 ; 1) "a prend la valeur 0 ou la valeur 1 avec p=1/2"
c <-- y + x "c est le compteur de 1 obtenus"
n <-- n + 1 "incrémente de 1 la valeur de n"
FIN POUR
f <-- c / 577 "calcule la fréquence de 1 sur les 577 tirages"
Afficher f
Tu pourras dire à ton prof (ou ta prof) qu'il ne faut pas prendre n'importe quel prétexte pour faire de l'échantillonnage, et qu'il serait bon qu'il (ou elle) réfléchisse un peu à l'intérêt et à la pertinence de la situation proposée.
En l'occurrence, le Parlement respecte la parité Hommes/Femmes s'il y a autant d'hommes que de femmes dans ce parlement.
Or il n'est pas nécessaire de faire des statistiques pour s'apercevoir que
313/577 n'est pas égal à 1/2.
La parité n'est donc pas respectée (mais pour une fois à l'avantage des femmes ;) ).
je te fais l'algorithme, je te laisse le soin d'appliquer la formule du cours pour l'intervalle de confiance.
Début
n --> entier
a --> variable entière
c --> variable entière
f --> variable réelle
n:= 1
c:= 0
POUR n allant de 1 à 577
a <-- Aléa(0 ; 1) "a prend la valeur 0 ou la valeur 1 avec p=1/2"
c <-- y + x "c est le compteur de 1 obtenus"
n <-- n + 1 "incrémente de 1 la valeur de n"
FIN POUR
f <-- c / 577 "calcule la fréquence de 1 sur les 577 tirages"
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Tu pourras dire à ton prof (ou ta prof) qu'il ne faut pas prendre n'importe quel prétexte pour faire de l'échantillonnage, et qu'il serait bon qu'il (ou elle) réfléchisse un peu à l'intérêt et à la pertinence de la situation proposée.
En l'occurrence, le Parlement respecte la parité Hommes/Femmes s'il y a autant d'hommes que de femmes dans ce parlement.
Or il n'est pas nécessaire de faire des statistiques pour s'apercevoir que
313/577 n'est pas égal à 1/2.
La parité n'est donc pas respectée (mais pour une fois à l'avantage des femmes ;) ).
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