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C
⌫
\(\pi\)
e
\(\frac{a}{b}\)
!
←
→
(
)
\(\sqrt{\,}\)
\(a^{b}\)
7
8
9
\(\div\)
log
ln
4
5
6
\(\times\)
cos
cos⁻¹
1
2
3
-
sin
sin⁻¹
0
,
=
+
tan
tan⁻¹
Les scores de quotient intellectuel (QI) sont largement utilisés pour mesurer les capacités cognitives. Un institut de recherche psychologique analyse les scores de QI pour comprendre la distribution de l’intelligence dans la population. En 2023, les scores de QI d’une large population adulte suivent une distribution normale avec une moyenne de 100 et un écart-type de 15.
Calculez les probabilités ou valeurs suivantes pour les scores de QI :
Le pourcentage d’adultes ayant des scores de QI compris entre 85 et 100.
\(\pi\)
\(e\)
\(x\)
\(n\)
\(u_n\)
\(f\)
\(i\)
\(\frac{a}{b}\)
\(\sqrt{\,}\)
\({a}^{b}\)
\(\ln{\,}\)
\(\log{\,}\)
!
\(C\)
7
8
9
←
→
\(\sin{\,}\)
4
5
6
(
)
\(\cos{\,}\)
1
2
3
\(\times\)
\(\div\)
\(\tan{\,}\)
C
0
.
+
-
=
\(\pourcent\)
Le pourcentage d’adultes ayant des scores de QI compris entre 70 et 100.
\(\pi\)
\(e\)
\(x\)
\(n\)
\(u_n\)
\(f\)
\(i\)
\(\frac{a}{b}\)
\(\sqrt{\,}\)
\({a}^{b}\)
\(\ln{\,}\)
\(\log{\,}\)
!
\(C\)
7
8
9
←
→
\(\sin{\,}\)
4
5
6
(
)
\(\cos{\,}\)
1
2
3
\(\times\)
\(\div\)
\(\tan{\,}\)
C
0
.
+
-
=
\(\pourcent\)
Le pourcentage d’adultes ayant des scores de QI inférieurs à 115.
\(\pi\)
\(e\)
\(x\)
\(n\)
\(u_n\)
\(f\)
\(i\)
\(\frac{a}{b}\)
\(\sqrt{\,}\)
\({a}^{b}\)
\(\ln{\,}\)
\(\log{\,}\)
!
\(C\)
7
8
9
←
→
\(\sin{\,}\)
4
5
6
(
)
\(\cos{\,}\)
1
2
3
\(\times\)
\(\div\)
\(\tan{\,}\)
C
0
.
+
-
=
\(\pourcent\)
En 2024, s’il y avait 800 adultes dans cette population, estimez le nombre d’adultes ayant des scores de QI supérieurs à 130 (arrondis à l’entier le plus proche).
\(\pi\)
\(e\)
\(x\)
\(n\)
\(u_n\)
\(f\)
\(i\)
\(\frac{a}{b}\)
\(\sqrt{\,}\)
\({a}^{b}\)
\(\ln{\,}\)
\(\log{\,}\)
!
\(C\)
7
8
9
←
→
\(\sin{\,}\)
4
5
6
(
)
\(\cos{\,}\)
1
2
3
\(\times\)
\(\div\)
\(\tan{\,}\)
C
0
.
+
-
=
adultes
Pour une distribution normale, les probabilités de couverture sont illustrées ci-dessous :
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