Bonjour,
Voilà, je vais au rattrapage donc je refais mes exos mais j'ai cet exercice que je n'arrive absolument pas à faire car je ne vois le rapport entre la loi de Poisson et le Théorème central-limite ! Je ne trouve aucune piste de travail, je ne sais pas par ou commencer :/
Voici l'énoncé :
Une usine produit des écrans LCD. Le nombre de pixels morts sur chaque écran suit une loi de Poisson, avec une moyenne (sur toute la production) de 2 pixels mort par écran. On inspecte un échantillon de 50 écrans provenant de cette usine. Quelle est la probabilité que le nombre moyen (pour cet échantillon) de pixels morts soit supérieur à 2,5 ?
Indication : se rappeler, d'après le théorème central limite, la loi suivie par la moyenne aléatoire d'un échantillon.
Merci d‘avance pour votre aide
Bonsoir,
d'après le théorème central limite, la loi suivie par la moyenne aléatoire d'un échantillon est une loi normale.
Dans ce cas précis, le nombre total de pixels morts sur 50 écrans suit exactement une loi de Poisson de paramètre 100.
Du moins si on suppose que les écrans sont indépendants.
Mais alors pourquoi dans l'énoncé il parle d'une loi de Poisson et comment tu trouves lambda = 100 ? 
Pour la loi de Poisson, c'est peut-être hors de ton programme. Je trouve lambda=100 en calculant cinquante fois deux.
Ici on te demande sans doute de dire que la moyenne de l'échantillon suit à peu près une loi normale d'espérance l'espérance pour un écran et d'écart-type, l'écart-type pour un écran diviser par la racine carrée de la taille de l'échantillon.
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