Mathématiques 2de

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Les Jeux olympiques et paralympiques de Paris en 2024

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Énoncé

Dans le cadre de l'organisation des Jeux olympiques et paralympiques (JOP) à Paris en 2024, le comité d'organisation a interrogé les jeunes de 15 à 25 ans pour recueillir leurs impressions et leurs attentes. Sur les 1\:002 jeunes interrogés, 782 d'entre eux pensent que cet événement va avoir un effet plutôt positif pour changer le regard sur le handicap (source : IFOP).
Question préliminaire : Quelle est la fréquence de jeunes qui pensent que les JOP vont avoir un effet plutôt positif pour changer le regard sur le handicap ? On donnera le résultat arrondi à 1 % près.
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Objectif

Estimer, à l'aide d'une des deux méthodes, la proportion de tous les jeunes entre 15 et 25 ans qui pensent que cet événement va avoir un effet plutôt positif pour changer le regard sur le handicap.
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Méthode 1
Python

La fonction simulation ci-dessous simule le sondage d'un jeune entre 15 et 25 ans. Elle renvoie 1 si le jeune pense que les JOP vont avoir un effet plutôt positif pour changer le regard sur le handicap et 0 sinon.

Placeholder pour Probabilités et échantillonnage - PythonProbabilités et échantillonnage - Python
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1. Compléter ci-dessous les pointillés pour obtenir une fonction nommée echantillon qui prend pour paramètre n et qui renvoie la fréquence f de jeunes qui pensent que les JOP vont avoir un effet plutôt positif pour changer le regard sur le handicap dans un échantillon de taille n.

def echantillon(n):
 c = 0
 for k in range(...):
  c = ...
 f = ...
 return f
2. Compléter les pointillés pour obtenir une fonction nommée ecart qui prend pour paramètres les entiers n et \text{N} et qui renvoie la proportion d'échantillons parmi \text{N} échantillons de taille n dont l'écart entre la fréquence de jeunes qui pensent que les JOP vont avoir un effet plutôt positif pour changer le regard sur le handicap et la proportion obtenue dans le sondage est inférieur ou égal à \dfrac { 1 } { \sqrt { n } }.

def ecart(n, N):
 c = 0
  for k in range(...):
   if ... :
    c = ...
 return...

3. Réaliser plusieurs simulations et estimer la proportion d'échantillons parmi 2\:000 échantillons de taille n\:=\:1\:002 dont l'écart entre la fréquence de jeunes qui pensent que les JOP vont avoir un effet plutôt positif pour changer le regard sur le handicap et la proportion obtenue est inférieur ou égal à \dfrac { 1 } { \sqrt { n } }.

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Méthode 2
Tableur

1. En A1, simuler le sondage d'un jeune entre 15 et 25 ans en tapant =ENT( ALEA() + 0,78). 1 signifie que le jeune pense que les JOP vont avoir un effet plutôt positif pour changer le regard sur le handicap et 0 signifie qu'il pense le contraire. Étirer cette formule jusqu'en A1002 pour obtenir un échantillon de taille n = 1\:002.

2. En A1004, calculer la fréquence de jeunes qui pensent que les JOP vont avoir un effet plutôt positif pour changer le regard sur le handicap dans cet échantillon.


3. En A1006, écrire une formule qui renvoie 1 si l'écart entre la fréquence de jeunes qui pensent que les JOP vont avoir un effet plutôt positif pour changer le regard sur le handicap et la proportion obtenue dans le sondage est inférieur ou égal à \dfrac { 1 } { \sqrt { n } } et 0 sinon.


4. Étirer les formules de la colonne A jusqu'en CV pour obtenir 100 échantillons.

5. En CX1006, calculer la proportion d'échantillons dont l'écart entre la fréquence de jeunes qui pensent que les JOP vont avoir un effet plutôt positif pour changer le regard sur le handicap et la proportion obtenue dans le sondage est inférieur ou égal à \dfrac { 1 } { \sqrt { n } }.


6. Réaliser plusieurs simulations et estimer la proportion d'échantillons parmi 100 échantillons de taille n=1\:002 dont l'écart entre la fréquence de jeunes qui pensent que les JOP vont avoir un effet plutôt positif pour changer le regard sur le handicap et la proportion obtenue dans le sondage est inférieur ou égal à \dfrac { 1 } { \sqrt { n } }.
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