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Mathématiques · Seconde

Simulation et fluctuation : exercices corrigés de Seconde

Publié le 9 novembre 2026 · Mis à jour le 9 novembre 2026 · Signaler une erreur

L'essentiel

  • Un intervalle de fluctuation donne la zone où une fréquence observée a de fortes chances de se trouver, souvent avec une probabilité de 95 % 4.
  • Quand la proportion p est connue, l'intervalle s'écrit [p−1n ; p+1n]\left[p-\frac{1}{\sqrt{n}}\ ;\ p+\frac{1}{\sqrt{n}}\right] 4.
  • Cette formule s'emploie pour n≥25n \geq 25 et 0,2≤p≤0,80{,}2 \leq p \leq 0{,}8 4.
  • Décision : une fréquence observée hors de l'intervalle rend l'hypothèse sur p suspecte ; dedans, on ne la rejette pas.
  • Simuler plusieurs échantillons montre que les fréquences fluctuent d'un échantillon à l'autre mais se stabilisent quand la taille augmente 1.

Comment utiliser ces exercices

Ces exercices te font travailler une idée simple : quand on répète une expérience aléatoire, la fréquence d'un résultat change d'un échantillon à l'autre. On dit qu'elle fluctue. Pourtant, ces variations ne se font pas n'importe comment. Elles restent le plus souvent dans une zone que l'on peut calculer à l'avance.

Cherche chaque exercice sur papier avant d'ouvrir les indices. Les indices sont là pour te débloquer, pas pour remplacer ta réflexion. La correction détaille ensuite chaque action, une étape à la fois. Compare-la avec ta propre rédaction, pas seulement avec le résultat final.

Les exercices

Exercice 1 Calculer un intervalle avec une pièce équilibrée

★☆☆Environ 5 min

On lance 100 fois une pièce équilibrée, donc p=0,5p = 0{,}5.

  1. Vérifie que la formule du programme s'applique.
  2. Calcule l'intervalle de fluctuation au seuil de 95 %.
  3. Donne la borne inférieure de cet intervalle.
Indice 1

Compare nn à 25 et pp à l'intervalle [0,2 ; 0,8][0{,}2\ ;\ 0{,}8].

Indice 2

Ici 100\sqrt{100} est un nombre entier.

Voir la correction pas à pas
  1. Conditions : n=100≥25n = 100 \geq 25 et p=0,5p = 0{,}5 appartient à [0,2 ; 0,8][0{,}2\ ;\ 0{,}8]. La formule s'applique.

  2. On calcule 1n=1100=110=0,1\frac{1}{\sqrt{n}} = \frac{1}{\sqrt{100}} = \frac{1}{10} = 0{,}1.

  3. Borne inférieure : 0,5−0,1=0,40{,}5 - 0{,}1 = 0{,}4.

  4. Borne supérieure : 0,5+0,1=0,60{,}5 + 0{,}1 = 0{,}6.

  5. L'intervalle est donc I=[0,4 ; 0,6]I = [0{,}4\ ;\ 0{,}6].

Sur 100 lancers, une fréquence de piles comprise entre 0,4 et 0,6 n'a rien d'étonnant pour une pièce équilibrée. La borne inférieure vaut 0,4.

Exercice 2 Une borne supérieure avec p différent de 0,5

★☆☆Environ 6 min

Dans un grand lot, 60 % des pièces sont de qualité A. On prélève au hasard 625 pièces.

  1. Justifie que l'on peut utiliser l'intervalle de fluctuation du programme.
  2. Calcule cet intervalle.
  3. Donne sa borne supérieure.
Indice 1

Ici p=0,6p = 0{,}6 et n=625n = 625. Et 625=25\sqrt{625} = 25.

Indice 2

Écris d'abord 1n\frac{1}{\sqrt{n}} sous forme décimale.

Voir la correction pas à pas
  1. Conditions : n=625≥25n = 625 \geq 25 et 0,2≤0,6≤0,80{,}2 \leq 0{,}6 \leq 0{,}8. On peut utiliser la formule.

  2. On calcule 1625=125=0,04\frac{1}{\sqrt{625}} = \frac{1}{25} = 0{,}04.

  3. Borne inférieure : 0,6−0,04=0,560{,}6 - 0{,}04 = 0{,}56.

  4. Borne supérieure : 0,6+0,04=0,640{,}6 + 0{,}04 = 0{,}64.

  5. L'intervalle est I=[0,56 ; 0,64]I = [0{,}56\ ;\ 0{,}64].

La fréquence de pièces de qualité A dans un échantillon de 625 pièces doit, le plus souvent, être comprise entre 0,56 et 0,64. La borne supérieure vaut 0,64.

Exercice 3 Décider si un échantillon est cohérent

★★☆Environ 8 min

Une urne contient 25 % de boules rouges. Un élève tire 400 boules, en remettant chaque boule après tirage, et obtient 118 boules rouges.

  1. Calcule la fréquence observée de boules rouges.
  2. Détermine l'intervalle de fluctuation au seuil de 95 %.
  3. L'observation est-elle compatible avec l'affirmation « 25 % de boules rouges » ?
Indice 1

La fréquence observée est le nombre de rouges divisé par 400.

Indice 2

Compare cette fréquence aux deux bornes de l'intervalle.

Voir la correction pas à pas
  1. Fréquence observée : f=118400=0,295f = \frac{118}{400} = 0{,}295.

  2. Conditions : n=400≥25n = 400 \geq 25 et p=0,25p = 0{,}25 est dans [0,2 ; 0,8][0{,}2\ ;\ 0{,}8].

  3. On a 1400=120=0,05\frac{1}{\sqrt{400}} = \frac{1}{20} = 0{,}05.

  4. Intervalle : I=[0,25−0,05 ; 0,25+0,05]=[0,2 ; 0,3]I = [0{,}25 - 0{,}05\ ;\ 0{,}25 + 0{,}05] = [0{,}2\ ;\ 0{,}3].

  5. Comparaison : 0,2≤0,295≤0,30{,}2 \leq 0{,}295 \leq 0{,}3, donc ff appartient à II.

  6. Conclusion rédigée : l'observation est compatible avec l'affirmation ; rien ne la remet en cause.

La fréquence observée vaut 0,295 et se trouve dans l'intervalle [0,2 ; 0,3][0{,}2\ ;\ 0{,}3]. Elle reste proche de la borne haute, mais l'hypothèse n'est pas rejetée.

Exercice 4 Taille d'échantillon et précision

★★☆Environ 8 min

On étudie une proportion p=0,5p = 0{,}5. On souhaite que la demi-largeur de l'intervalle de fluctuation, c'est-à-dire 1n\frac{1}{\sqrt{n}}, soit au plus égale à 0,050{,}05.

  1. Écris l'inéquation que doit vérifier nn.
  2. Résous-la.
  3. Donne la plus petite taille d'échantillon qui convient.
Indice 1

Passe aux carrés, ce qui est possible car les deux membres sont positifs.

Indice 2

Pense à la fonction inverse : si 1n≤0,05\frac{1}{\sqrt{n}} \leq 0{,}05, alors n≥10,05\sqrt{n} \geq \frac{1}{0{,}05}.

Voir la correction pas à pas
  1. On veut 1n≤0,05\frac{1}{\sqrt{n}} \leq 0{,}05.

  2. Comme n>0\sqrt{n} > 0, cela équivaut à n≥10,05=20\sqrt{n} \geq \frac{1}{0{,}05} = 20.

  3. Les deux membres étant positifs, on élève au carré : n≥202=400n \geq 20^2 = 400.

  4. La plus petite valeur entière qui convient est n=400n = 400.

  5. Vérification : pour n=400n = 400, 1400=0,05\frac{1}{\sqrt{400}} = 0{,}05, ce qui respecte la condition.

Il faut au moins 400 observations. Augmenter la taille de l'échantillon resserre l'intervalle : pour diviser sa largeur par 2, il faut multiplier nn par 4.

Exercice 5 Interpréter une simulation de 1000 échantillons

★★☆Environ 10 min

Un élève programme en Python la simulation de 1000 échantillons de 100 lancers d'une pièce équilibrée. Pour chaque échantillon, il calcule la fréquence de piles et trace un nuage de points. Il matérialise ensuite les bornes de l'intervalle de fluctuation par deux lignes horizontales, puis calcule la proportion d'échantillons situés hors de l'intervalle 3.

On admet que cet intervalle contient au moins 95 % des fréquences observées.

  1. Donne les bornes des deux lignes horizontales.
  2. Environ combien d'échantillons s'attend-on à voir hors de l'intervalle ?
  3. L'élève en compte 38. Est-ce anormal ?
Indice 1

Reprends l'intervalle de l'exercice 1.

Indice 2

Si 95 % des échantillons sont dedans, quelle proportion est dehors ?

Voir la correction pas à pas
  1. Les bornes sont celles de l'exercice 1 : 0,40{,}4 et 0,60{,}6, car p=0,5p = 0{,}5 et n=100n = 100.

  2. Proportion attendue hors de l'intervalle : au plus 100 %−95 %=5 %100\ \% - 95\ \% = 5\ \%.

  3. Nombre attendu : au plus 1000×0,05=501000 \times 0{,}05 = 50 échantillons environ.

  4. L'élève trouve 38, soit une proportion de 0,0380{,}038. C'est moins que 50, ce qui est normal : pour n=100n = 100, l'intervalle contient en réalité environ 96 % des fréquences, et une simulation fluctue elle aussi.

  5. L'écart est faible et reste du même ordre de grandeur : ce résultat n'est pas anormal.

On s'attend à au plus 50 échantillons environ hors de l'intervalle ; en pratique on en observe souvent entre 25 et 45. Une nouvelle simulation donnerait un autre nombre : la simulation fluctue comme les échantillons qu'elle imite.

Exercice 6 Un fabricant dit vrai ? Décision complète

★★★Environ 12 min

Un fabricant affirme que 40 % de ses lampes sont de classe économique. Un contrôleur examine 2 500 lampes tirées au hasard et en trouve 1 100 de cette classe.

  1. Calcule la fréquence observée.
  2. Détermine l'intervalle de fluctuation au seuil de 95 % pour une proportion de 0,4.
  3. Que peut-on dire de l'affirmation du fabricant ?
  4. Le contrôleur aurait-il pu tirer la même conclusion avec seulement 25 lampes ? Explique.
Indice 1

Calcule 2500\sqrt{2500} avant de former l'intervalle.

Indice 2

Pour la question 4, calcule la largeur de l'intervalle quand n=25n = 25 et compare-la à l'écart observé.

Voir la correction pas à pas
  1. Fréquence observée : f=11002500=0,44f = \frac{1100}{2500} = 0{,}44.

  2. Conditions : n=2500≥25n = 2500 \geq 25 et p=0,4p = 0{,}4 est dans [0,2 ; 0,8][0{,}2\ ;\ 0{,}8].

  3. On a 12500=150=0,02\frac{1}{\sqrt{2500}} = \frac{1}{50} = 0{,}02.

  4. Intervalle : I=[0,38 ; 0,42]I = [0{,}38\ ;\ 0{,}42].

  5. Comparaison : 0,44>0,420{,}44 > 0{,}42, donc ff est hors de II.

  6. Conclusion : l'affirmation du fabricant est mise en doute. Ce résultat serait très rare si la proportion réelle valait 0,4, et la décision se prend avec un risque d'erreur contrôlé 4.

  7. Question 4 : avec n=25n = 25, on a 125=0,2\frac{1}{\sqrt{25}} = 0{,}2 et l'intervalle devient [0,2 ; 0,6][0{,}2\ ;\ 0{,}6]. Une fréquence de 0,44 y serait comprise : aucune conclusion ne serait possible.

  8. Un petit échantillon donne un intervalle large, donc un test peu sensible.

Avec 2 500 lampes, la fréquence 0,44 sort de l'intervalle [0,38 ; 0,42][0{,}38\ ;\ 0{,}42] : l'affirmation est contestable. Avec 25 lampes, la même fréquence n'aurait rien prouvé. La taille de l'échantillon change la force de la conclusion.

Les questions qu'on se pose

Pourquoi la fréquence change-t-elle d'un échantillon à l'autre ?

Chaque échantillon est tiré au hasard : il ne reproduit jamais exactement la population. C'est ce qu'on appelle la fluctuation d'échantillonnage. En simulant plusieurs fois le même type d'expérience, par exemple un jeu de dés, on observe aussi que les fréquences se stabilisent quand la taille de l'échantillon augmente 1. Plus nn est grand, plus l'intervalle [p−1n ; p+1n]\left[p-\frac{1}{\sqrt{n}}\ ;\ p+\frac{1}{\sqrt{n}}\right] se resserre.

Si ma fréquence est hors de l'intervalle, est-ce que l'hypothèse sur p est fausse à coup sûr ?

Non. Cela rend l'hypothèse suspecte, pas impossible : même avec une pièce équilibrée, un résultat extrême peut arriver, simplement avec une faible probabilité 4. On rejette donc l'hypothèse avec un risque d'erreur connu, souvent de l'ordre de 5 %. À l'inverse, une fréquence dans l'intervalle ne démontre pas que pp est exact : elle ne contredit pas l'hypothèse.

Sources

Programme visé : Programmes et ressources en mathématiques - voie générale et technologique (Seconde) · Ministère de l'Éducation nationale

  1. Programmes et ressources en mathématiques - voie générale et technologique (Seconde), Ministère de l'Éducation nationale. Consulté le 9 novembre 2026.
  2. AGIR Mathématiques - Statistiques & Probabilités (Lycée), Réseau Canopé. Consulté le 9 novembre 2026.
  3. Probabilités et Statistiques - IREM, IREM (Institut de Recherche sur l'Enseignement des Mathématiques). Consulté le 9 novembre 2026.
  4. Intervalle de fluctuation, Wikipédia. Consulté le 9 novembre 2026.
  5. Simulation atomistique, Wikipédia. Consulté le 9 novembre 2026.

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