Échantillonnage

Dans ce chapitre, tu vas comprendre ce qu’est un échantillon, observer des fréquences et voir pourquoi elles se rapprochent d’une probabilité quand le nombre d’essais augmente.

Cours Exercices Vidéo Astuce

Cours

1. Échantillon

Un échantillon est un ensemble de résultats obtenus en répétant plusieurs fois une même expérience aléatoire.

Exemple : on lance 100 fois une pièce.

2. Fréquence

La fréquence d’apparition d’un événement est :

fréquence = nombre de réalisations de l’événement / nombre total d’essais

3. Fluctuation

D’un échantillon à un autre, la fréquence observée peut varier.

Cette variation s’appelle la fluctuation d’échantillonnage.

4. Stabilisation des fréquences

Quand on augmente le nombre d’essais, la fréquence observée tend à se rapprocher d’une valeur stable.

Cette valeur stable correspond à la probabilité théorique.

5. Interprétation

Sur un petit nombre d’essais, les résultats peuvent être très irréguliers.

Sur un grand nombre d’essais, les fréquences deviennent plus stables.

Exemple

On lance une pièce équilibrée.

La probabilité d’obtenir pile vaut 1 / 2.

Sur 10 lancers, la fréquence de pile peut être 0,3 ou 0,7.

Sur 1000 lancers, elle sera souvent plus proche de 0,5.

Exercices

Exercice 1

On lance une pièce 20 fois et on obtient 12 fois pile.

  • Calculer la fréquence de pile.
  • Comparer cette fréquence à la probabilité théorique.

Exercice 2

On lance un dé 60 fois. Le nombre 6 apparaît 8 fois.

  • Calculer la fréquence d’apparition de 6.
  • Comparer à la probabilité théorique 1/6.

Exercice 3

Compléter :

  • Quand le nombre d’essais augmente, la fréquence devient plus ...
  • La fréquence observée peut ... d’un échantillon à l’autre.
  • La valeur théorique attendue est la ...

Exercice 4

Expliquer pourquoi deux séries de 30 lancers d’une même pièce peuvent donner des fréquences différentes de pile.

Vidéo

Vidéo explicative sur l’échantillonnage :

Astuce

Ne confonds pas :

probabilité = valeur théorique

fréquence = valeur observée

Plus l’échantillon est grand, plus la fréquence observée est souvent proche de la probabilité.

Une différence entre fréquence et probabilité n’est pas forcément une erreur : c’est souvent l’effet du hasard.