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Cours 6

Simulation et fluctuation d"échantillonnage

Dans le cours précédent, nous avons dit que les distributions conditionnelles n"étaient ja-

mais identiques, même lorsque les variables sont indépendantes; cela est dû au phénomène des

fluctuations d"échantillonnage, les variations qu"on remarque quand on fait la même obser- vation sur différents échantillons, par exemple de deux variables conjointes.

C"est le même phénomène qui explique que leχ2d"une distribution n"est jamais nul, même

lorsque les variables sont indépendantes; pour comprendre comment une valeur de ceχ2peut être

attribuée à une fluctuation d"échantillonnage plutôt qu"à une liaison entre les deux variables, nous

allons mettre en évidence ce phénomène en simulant l"observation d"une variable, puis de deux

variables conjointes indépendantes sur plusieurs échantillons; les simulations supposent que les

distributions de ces variables dans la population soient connues, ou estimées par les distributions

marginales d"une observation conjointe effective. Nous commencerons par décrire une méthode pour simuler la mesure sur un individu d"une variable X dont la distribution sur la population est connue.

Simulation de la mesure de X

1 Simuler la mesure de X de distributionDsur un individu quelconqueconsiste à

sélectionner une modalité de X : - de manière aléatoire, - conformément à la distributionD.

La première condition revient à dire qu"on connaît à l"avance les modalités qui pourront être

sélectionnées, et qu"on doit être incapable de déterminera priorilaquelle le sera. La seconde condition signifie que la chance de sortie d"une modalité doit être proportionnelle

à sa fréquence dansD: si, par exemple, la fréquence dem1est trois fois plus grande que celle

dem2il faut quem1ait trois fois plus de chance d"être sélectionnée quem2; en d"autres termes,

il faut qu"en répétant un grand nombre de fois cette procédure, la fréquence de sélection d"une

modalité soit égale (ou à peu près) à sa fréquence dansD. Le procédé de simulation que nous utiliserons par la suite consiste à :

1. construire unepopulation de simulationPDcomposée detindividus imaginaires nu-

mérotés, ayant les modalités de X dans les mêmes proportions queD,

2. tirer au hasard un de ces numéros, et noter la modalité de l"individu qu"il identifie.

2 Construction de la population de simulationPD.Il faut déterminer l"effectif de chaque

modalité dansPD; ces nombrest1,t2,...,ettksont des entiers de sommet; ils doivent vérifier t it =fipour que la distribution de X surPDsoit égale àD,fiétant la fréquence demidans D; pour queti=fi?tsoit un entier, il faut donc choisirtassez grand : sipest le nombre de décimales desfi, il faut quetsoit au moins égal à10p: -p= 1(les proportions ont une seule décimale et les pourcentages sont des dizaines) : il faut au moins 10 individus dans la population de simulation, puisque10?fiest un entier; -p= 2(les proportions ont deux décimales et les pourcentages sont des entiers) : il en faut au moins 100, puisque100?fiest un entier; -p= 3(les proportions ont trois décimales et les pourcentages ont une décimale) : il en faut au moins 1000; et ainsi de suite.

2Statistique pour la psychologie II : E34XP1

Une foistdéterminé, on calcule les nombresti=fi?tqui sont ainsi des entiers, et, en

les numérotant, on répartit lestindividus dans les sous-échantillons induits : lest1premiers,

numérotés de 1 àt1auront la modalitém1; lest2suivants numérotés det1+1àt1+t2la modalité

m

2, et ainsi de suite jusqu"auxtkderniers numérotés det1+...+tk-1+1àt1+t2+...+tk=t

qui seront supposés avoir la modalitémk. Cette construction garantit que la distribution de X surPDest exactement la distribution D.

3 Tirage d"un numéro au hasard.Il s"agit de tirer au hasard un nombre compris entre 1 et

t= 10p, c"est à dire de sélectionner un de ces nombres : - de manière aléatoire, - conformément à la distribution uniforme, les nombres ayant tous la même chance d"être sélectionné.

Plusieurs procédures sont possibles.

a On peut lancer p fois un dé non pipé à 10 faces numérotées de 0 à 9; la suite des chiffres

donnera un nombre compris entre 0 et10p-1, auquel on ajoutera donc 1 pour aller de 1 à 10 p. b On peut utiliser une table de nombre au hasard; c"est un tableau de chiffres qui permet de

simuler le lancer d"un ou plusieurs dés à 10 faces : à partir d"une cellule initiale et dans une

direction, verticale, horizontale, ou diagonale, on lit autant de chiffres successifs qu"il y a de dés; pour le tirage suivant, on lit les chiffres suivants, dans la même direction. c On peut utiliser la fonction random (ou l"équivalent) d"un calculateur; cette fonction s"amorce avec un nombre-graine et donne des nombres pseudo-aléatoires (à partir d"une " graine »

donnée, on obtient toujours la même suite); cette fonction donnant généralement un nombre

décimal compris entre 0 et 1 exclu, on prendra les p premières décimales auquel on ajoutera 1.

d Enfin, on peut utiliser un site web prévu à cet effet : http://www.math-info.univ-paris5.fr/ ~smel/lexique/generateur/generateur.html donne une série de nombres au hasard compris entre 0 et 1 exclu; http://www.randomnumbergenerator.com/ les fournit un à un, en cli-

quant sur " More random numbers » après avoir éventuellement paramétré (" Customize... »)

le générateur.

4 Exemple :simulation de la mesure de X de distribution :

Xm

1m2m3%55,6 22,2 22,2

1. Comme les proportions ont 3 décimales (un pourcentage à 1 décimale équivaut à une pro-

portion à 3 décimales), on construit une population de simulationPSXde 1000 individus;quotesdbs_dbs2.pdfusesText_2

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