1. Par la calculatrice, nous obtenons une équation de la droite d'ajustement affine suivant la méthode des moindres carrés : y = 0,274x + 3,156 (les coefficients sont arrondis à 0,001 près).
2. Nous modélisons l'évolution du nombre d'abonnements y en fonction du rang x du trimestre par l'équation : y = 0,27x + 3,16.
Le deuxième trimestre de l'année 2018 correspond au rang x = 14.
Dans l'équation donnée, remplaçons x par 14 et calculons la valeur de y . y = 0,27 14 + 3,16 = 6,94.
Donc sur base de ce modèle, nous pouvons prévoir 6,94 millions d'abonnements au deuxième trimestre de l'année 2018.
Partie B - Modèle 2
1. Le coefficient multiplicateur correspondant à une hausse de 6 % est égal à 1 + 0,06 = 1,06.
2. Chaque terme de la suite (un ), à partir du deuxième, est égal au précédent multiplié par le nombre constant 1,06.
Donc la suite (un ) est une suite géométrique de raison 1,06 et dont le premier terme est u0 = 5,43.
3. Le terme général de la suite (un ) est donné par , soit
4. Sur base du premier modèle, l'évolution du nombre d'abonnements y en fonction du rang x du trimestre est modélisée par l'équation : y = 0,27x + 3,16.
Le deuxième trimestre de l'année 2017 correspond au rang x = 10.
Dans l'équation donnée, remplaçons x par 10 et calculons la valeur de y . y = 0,27 10 + 3,16 = 5,86.
Donc sur base de ce premier modèle, nous pouvons prévoir 5,86 millions d'abonnements au deuxième trimestre de l'année 2017.
Sur base du second modèle, le nombre d'abonnements, en millions, à internet à très haut débit en France se détermine en calculant u2.
Donc sur base de ce second modèle, nous pouvons prévoir 6,10 millions d'abonnements au deuxième trimestre de l'année 2017.
Or l'actualisation des données a révélé qu'au deuxième trimestre 2017, le nombre d'abonnements s'élevait en réalité à 6,15 millions.
Par conséquent le second modèle semble être le plus adapté.
5. Les diverses valeurs prises par u (arrondies au centième) durant l'exécution de l'algorithme sont reprises dans le tableau suivant :
La boucle "Tant que " s'arrête dès que u n'est plus strictement inférieur à 10.
Donc la valeur de n fournie à la fin de l'exécution de l'algorithme est n = 11.
4 points
exercice 2
1. Arbre pondéré représentant la situation :
2. L'événement peut s'énoncer : "le client a voyagé à l'étranger et il est satisfait".
3. Selon la formule des probabilités totales, nous obtenons :
4. Sachant que le client est satisfait, la probabilité qu'il ait voyagé à l'étranger se calcule par
Par conséquent sachant que le client est satisfait, la probabilité qu'il ait voyagé à l'étranger est environ égale à 0,605 (arrondi au millième).
4 points
exercice 3
1. Le taux d'évolution du prix d'une matière première entre 2015 et 2016 se calcule par
Par conséquent entre 2015 et 2016, le taux d'évolution du prix d'une matière première est environ de 12,84 % (arrondi à 0,01 %).
2. En 2011, à l'indice 100, le prix de la matière première est égal à 248 euros par tonne.
En 2014, l'indice du prix est de 73,2.
Si x est le prix en euros par tonne en 2014, nous avons alors le tableau de proportionnalité suivant :
Par "le produit en croix", nous obtenons :
D'où en 2014, le prix par tonne de matière première est environ égal à 181,5 euros.
3. En 2011, le prix de la matière première est égal à 248 euros par tonne à l'indice 100.
En 2016, le prix est égal à 189 euros par tonne.
Si x est l'indice du prix en 2016, nous avons alors le tableau de proportionnalité suivant :
Par "le produit en croix", nous obtenons :
D'où en 2016, l'indice du prix est égal à 76,2 (arrondi au dixième).
4. La formule entrée dans la cellule C3 est
5. En 2011, l'indice du prix est égal à 100.
En 2016, l'indice du prix est égal à 76,2 (voir question 3).
Donc le coefficient multiplicateur global entre 2011 et 2016 est égal à 0,762.
Notons par tm le taux d'évolution annuel moyen de l'indice du prix.
Entre 2011 et 2016, le taux d'évolution annuel moyen vérifie la relation
Par conséquent le taux d'évolution annuel moyen entre 2011 et 2016 est d'environ -5,29 % (arrondi à 0,01 %).
7 points
exercice 4
Partie A
1. X suit la loi normale de moyenne = 82 et d'écart type = 0,2.
Par la calculatrice, nous obtenons
D'où la probabilité qu'une plaque réussisse ce premier test est environ égale à 0,954 (arrondie au millième).
Nous pouvions trouver ce résultat par la propriété suivante de la loi normale :
En effet,
2. a. Déterminons l'intervalle de fluctuation au seuil de 95% de la fréquence des plaques dont l'épaisseur est inférieure à 3 millimètres, dans ce lot.
Les conditions d'utilisation de l'intervalle de fluctuation sont remplies.
En effet,
Donc l'intervalle de fluctuation au seuil de 95% est :
b. La fréquence observée est
Nous observons que
D'où au regard de ces résultats, nous pouvons accepter l'affirmation du fournisseur.
Partie B
1. Par lecture graphique nous remarquons que la fonction bénéfice f est strictement positive sur l'intervalle [5 ; 39].
Donc pour réaliser des profits, l'entreprise doit produire entre 5 machines et 39 machines.
3. Résoudre l'équation 3x ² - 192x + 2 484 = 0.
Par conséquent l'ensemble des solutions de l'équation 3x ² - 192x + 2 484 = 0 est S = {18 ; 46}.
4. Tableau de variations de f :
5. A l'aide du tableau de variations de la fonction f , nous pouvons déduire que l'entreprise doit fabriquer 18 machines pour obtenir un bénéfice maximal.
Ce bénéfice s'élève alors à 9 440 milliers d'euros, soit 9,44 millions d'euros.
Publié par malou
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