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QCM loi normale


Go to solution Solved by Dr_Zaius,

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Bonsoir, je ne sais pas comment résoudre ce qcm , est ce quelqu'un peut m'expliquer? Merci d'avance pour la reponse! 

Dans une population, on fait l’hypothèse que le taux de triglycérides dans le sang suit une loi normale de moyenne 1 g/L et d’écart type 0,25 g/L.

Indiquer si les propositions suivantes sont vraies ou fausses.

(annale concours blanc 2018-19)

A- On s’attend à ce que 50% de la population ait un taux supérieur à 1g/L

 

B- On s’attend à ce qu’environ 5% de la population ait un taux supérieur à 1,5 g/L

 

C- On s’attend à ce qu’environ 2,5% de la population ait un taux inférieur à 0,5 g/L

 

D- On s’attend à ce qu’environ 32% de la population ait un taux supérieur à 1,25 g/L

 

E- On s’attend à ce qu’environ 32% de la population ait un taux compris entre 0,75 et 1,25 g/L

 
  • Ancien du Bureau
  • Solution
Posted

Article-comment-reviser-les-lois-de-prob

il faut avoir ce schéma en tête et après c'est tout simple :

A) sur le schéma tu vois que 50 % des valeurs sont à droite de la moyenne donc item Vrai

B) 1,5 g/L cela correspond à la moyenne + 2 écart types sur le schéma tu vois que c'est faux car au dessus de 2 sigma tu as 2,5%

C) 0,5 g/L cela correspond à la moyenne - 2 écart types donc là c'est bien 2,5 % en dessous de 2 sigma donc vrai

D) 1,25 g/L cela correspond à la moyenne + 1 écart types (sigma) au dessus de moyenne + 1 sigma on a 13 % des valeurs donc faux 

E) entre 0,75 et 1,25 on a moyenne ± 1 écart type ce qui correspond bien à 64 % des valeurs donc faux 

  • Ancien Responsable Matière
Posted
il y a 13 minutes, Deyna a dit :

 

Bonsoir, je ne sais pas comment résoudre ce qcm , est ce quelqu'un peut m'expliquer? Merci d'avance pour la reponse! 

Dans une population, on fait l’hypothèse que le taux de triglycérides dans le sang suit une loi normale de moyenne 1 g/L et d’écart type 0,25 g/L.

Indiquer si les propositions suivantes sont vraies ou fausses.

(annale concours blanc 2018-19)

A- On s’attend à ce que 50% de la population ait un taux supérieur à 1g/L

 

B- On s’attend à ce qu’environ 5% de la population ait un taux supérieur à 1,5 g/L

 

C- On s’attend à ce qu’environ 2,5% de la population ait un taux inférieur à 0,5 g/L

 

D- On s’attend à ce qu’environ 32% de la population ait un taux supérieur à 1,25 g/L

 

E- On s’attend à ce qu’environ 32% de la population ait un taux compris entre 0,75 et 1,25 g/L

 

Salut!

Dans le cas d'une loi Normale centrée réduite, le Mode, la Médiane et la Moyenne sont superposé, donc:

A- vrai: 50% au dessus de 1 et 50% en dessous = Courbe gaussienne

B- par définition, au risque d'erreur 5%, 95% de la population se trouve dans l'intervalle: [1-2*écart type ; 1+2*écart type] soit: 95% de la population est entre [1,5 ; 1,5] donc seulement 2,5 au dessus de la limite de l'intervalle (car Gaussienne) et 2,5 en dessous de l'intervalle

C- bah du coup la du fais la même chose à l'inverse (1-2*0,25) et cela donne bien 2,5% de la population en dessous de 0,5

D- Là tu sais que avec 1seule fois sigma c'est juste 14% au dessus (car dans le cours tu vois que 68% sont entre [1-s ; 1+s]

E- et ici tu as 2*32 soit 64, donc c'est (meme en sachant que c'est 68 et non pas 64) sur que c'est faux 

j'espère que tu as bien compris

il y a 8 minutes, Dr_Zaius a dit :

Article-comment-reviser-les-lois-de-prob

il faut avoir ce schéma en tête et après c'est tout simple :

A) sur le schéma tu vois que 50 % des valeurs sont à droite de la moyenne donc item Vrai

B) 1,5 g/L cela correspond à la moyenne + 2 écart types sur le schéma tu vois que c'est faux car au dessus de 2 sigma tu as 2,5%

C) 0,5 g/L cela correspond à la moyenne - 2 écart types donc là c'est bien 2,5 % en dessous de 2 sigma donc vrai

D) 1,25 g/L cela correspond à la moyenne + 1 écart types (sigma) au dessus de moyenne + 1 sigma on a 13 % des valeurs donc faux 

E) entre 0,75 et 1,25 on a moyenne ± 1 écart type ce qui correspond bien à 64 % des valeurs donc faux 

Haha Oups, j'avais pas vu bg ! 

Vsi de toute façon je suis pas jaloux de ton schéma

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