Statistiques 1. On appelle partie entière d’un réel x, le plus grand entier inférieur ou égal à x. Quelle est la partie entière de 7,2 ? de 8,41 ? de 5 ? de (−3,75) ? 2. En plus des calculs de base, le logiciel Algobox permet d’obtenir : • la partie entière d’une variable numérique x : floor(x) • un nombre pseudo-aléatoire appartenant à l’intervalle [0; 1[ : random() On considère l’algorithme suivant : 1 2 3 4 5 6 7 8 9 VARIABLES a EST_DU_TYPE NOMBRE b EST_DU_TYPE NOMBRE DEBUT_ALGORITHME a PREND_LA_VALEUR floor(3*random()) b PREND_LA_VALEUR floor(2*random()+4) AFFICHER a AFFICHER b FIN_ALGORITHME Déterminer tous les résultats que l’on peut obtenir en exécutant cet algorithme. 3. Écrire, en langage naturel puis en langage Algobox, un algorithme permettant de simuler le lancer d’un dé à six faces numérotées de 1 à 6. 4. On souhaite élaborer, en langage naturel puis en langage Algobox, un algorithme permettant d’obtenir la fréquence d’apparition de la face portant le numéro 1 sur une série de n lancers où n désigne un entier naturel non nul. a) Compléter l’algorithme ci-dessous puis préciser le rôle joué par chacune des variables d, k et c. Seconde Variables d, k, n, c, f Entrées Saisir n Traitement c prend la valeur 0 Pour k allant de 1 à ***TEXTE1*** d prend la valeur ***TEXTE2*** Si ***TEXTE3*** Alors c prend la valeur c + 1 Fin Si Fin Pour f prend la valeur ***TEXTE4*** Afficher f b) Traduire cet algorithme en langage Algobox. 5. Exécuter, à quinze reprises, l’algorithme élaboré à la question précédente avec n = 10 puis pour chacune des simulations réalisées : • reporter la valeur de f obtenue dans le tableau (tab. 1, p. 2) ; • placer le point d’abscisse le rang de la simulation et d’ordonnée la valeur de f dans le repère (fig. 1, p. 2). Que constate-t-on ? 6. Procéder de même avec quinze simulations de 100 lancers puis avec quinze simulations de 1000 lancers. Quel commentaire peut-on faire ? 7. Sous réserve que le dé soit équilibré, autour de quel nombre p les fréquences d’apparition du 1 vont-elles se stabiliser pour des échantillons de grande taille ? Statistiques Fréquence d’apparition du 1 Rang de la simulation 1 2 3 4 5 6 7 Seconde 8 9 10 11 12 13 14 15 Séries de 10 lancers Séries de 100 lancers Séries de 1000 lancers Table 1 – Fréquences d’apparition de la face 1 - Quinze simulations de 10, 100 et 1000 lancers 0.60 0.55 0.50 0.45 0.40 0.35 0.30 0.25 0.20 0.15 0.10 0.05 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Figure 1 – Fréquences d’apparition de la face 1 - Quinze simulations de 10, 100 et 1000 lancers