Intervalles de confiance dune proportion et lois binomiales ]
et lois binomiales. Que ce soit en Seconde avec les fourchettes de sondage
Intervalle de fluctuation à 95 % dune fréquence et loi binomiale
Monsieur Z chef du gouvernement d'un pays lointain
Intervalle de fluctuation Intervalle de confiance
Interv. de fluctuation. Interv. de confiance. Seconde. [ p ? 1. ? n. ; p + 1. ? n. ] Sensibilisation. Première. Avec la loi binomiale xxx. Terminale.
Quelques rappels sur les intervalles de confiance
Les bornes de l'intervalle de confiance IC dépendent de l'échantillon elles sont donc En approchant une loi binomiale vers une loi normale
Intervalles de confiance
Déterminer un intervalle de confiance par l'inégalité de Bienaymé-Tchebychev. convergence d'une loi binomiale vers la loi normale.
II - Estimation dun paramètre par intervalle de confiance
2°) - Estimation d'une proportion par intervalle de confiance a) - Problème ? Dans tous les cas la loi de n F est la loi binomiale B (n ; p).
Intervalle de confiance dune proportion binomiale: quels enjeux et
24 ene 2018 Enjeux dans l'estimation des intervalles de confiance . ... vant une même loi binomiale se retrouvera en bas du dispositif.
FLUCTUATION ET ESTIMATION
intervalle appelé intervalle de fluctuation de l'aide d'un intervalle de confiance. ... et Xn une variable aléatoire qui suit une loi binomiale.
Une propriété peu connue : lintervalle de confiance de la médiane
de la loi binomiale (n p) la relation : Si
METHODES STATISTIQUES
Statistique B8 - Quelques rappels sur les intervalles de confiance (S.Rousseau) En approchant une loi binomiale vers une loi normale (valable si np³5 et ...
[PDF] Quelques rappels sur les intervalles de confiance - Cedric-Cnam
Quand la variance est connue l'intervalle de confiance bilatéral symétrique pour l'espérance d'une loi normale s'écrit donc au niveau 1?? sous la forme
[PDF] Estimations et intervalles de confiance
La connaissance des lois de ce estimateurs permet l'estimation par in- tervalle de confiance et donc de préciser l'incertitude sur ces esti- mations :
[PDF] Intervalles de confiance dune proportion et lois binomiales ]
Comme nous allons le voir dans cet article on peut tout de même déterminer un intervalle de confiance mais en utilisant une loi "exacte" en l'occurrence une
[PDF] Intervalle de fluctuation Intervalle de confiance - Euler Versailles
Intervalle de fluctuation - Intervalle de confiance On utilise un intervalle de fluctuation lorsque la proportion p dans la population est connue ou si
[PDF] Estimation par intervalle de confiance
Intervalle de confiance pour les paramètres d'une loi normale Intervalle de confiance pour la moyenne d'une loi quelconque Intervalle de confiance pour
[PDF] Intervalles de fluctuations et intervalles de confiance
Il s'agit d'une variable aléatoire `a valeurs dans {01 n} de loi Binomiale B(n p) car on rép`ete de façon indépendante n fois la même expérience de
[PDF] Intervalles de confiance - Mathieu Mansuy
Il introduit ce que nous venons d'appeler un intervalle de confiance et démontre la convergence d'une loi binomiale vers la loi normale Il faudra attendre 2004
[PDF] Intervalles de confiance - Université de Rennes
est un intervalle de confiance pour ? de probabilité de confiance asymptotique 1 ? ? si r = ??1(1 ? ?/2) (o`u ? est la fonction de répartition de la loi
[PDF] : tdr27 ————— Intervalles de Confiance —————
L'objectif est de représenter les intervalles de confiance d'une moyenne d'une proportion Table des mati`eres 1 Intervalle de confiance de la moyenne
[PDF] 4 Intervalles de confiance - ENS Rennes
On peut aussi baser la construction des intervalles de confiance sur la loi de la statistique qui est une loi binomiale dans notre étude
![[PDF] Estimations et intervalles de confiance [PDF] Estimations et intervalles de confiance](https://pdfprof.com/Listes/18/14235-18st-l-inf-estim.pdf.pdf.jpg)
Estimations et intervalles de confiance
Estimations et intervalles de confiance
Résumé
Cette vignette introduit la notion d"estimateur et ses propriétés : ponctuelle de paramètres de loi : proportion, moyenne, variance. La connaissance des lois de ce estimateurs permet l"estimation par in- tervalle de confiance et donc de préciser l"incertitude sur ces esti- mations : intervalle de confiance d"une proportion, d"une moyenne si la variance est connue ou non, d"une variance.Retour au
plan du cour s1 Introduction
Le cadre est le suivant : on dispose de données observées (en nombre fini) et l"on désire tirer des conclusions de ces données sur l"ensemble de la popu- lation. On fait alors une hypothèse raisonnable : il existe une loi de probabilité sous-jacente telle que les "valeurs observables" des différents éléments de la population étudiée puissent être considérées comme des variables aléatoires indépendantes ayant cette loi. Un aspect important de l"inférence statistique consiste à obtenir des "esti- mations fiables" des caractéristiques d"une population de grande taille à partir d"un échantillon extrait de cette population. C"est un problème de décision concernant des paramètres qui le plus souvent sont : l"espérance mathématique ; la proportion p; la v ariance2. Ces paramètres sont a priori inconnus car la taille réelle de la population étant très grande, il serait trop coûteux de tester tous les éléments de la population. Ainsi, comme un échantillon ne peut donner qu"une information partielle sur la population, les estimations que l"on obtiendra seront inévitablement entachées d"erreurs qu"il s"agit d"évaluer et de minimiser autant que possible. En résumé, estimer un paramètre inconnu, c"est en donner une valeur ap-prochée à partir des résultats obtenus sur un échantillon aléatoire extrait de lapopulation sous-jacente.
Exemple :Un semencier a récolté 5 tonnes de graines de Tournesol. Il a besoin de connaître le taux de germination de ces graines avant de les mettre en vente. Il extrait un échantillon de 40 graines, les dépose sur un buvard humide et compte le nombre de graines ayant évolué favorablement. On remarque que ce contrôle est de type destructif : l"échantillon ayant servi au contrôle ne peut plus être commercialisé. Il s"agit donc d"évaluer la proportionpdes graines de la population à grand effectif, présentant un certain caractèreX: succès de la germination. Même avec une population d"effectif restreint, un contrôle depne peut être calculée. Le modèle s"écrit commenréalisationsxide v.a.r. indépendantes de Ber- noulliXidéfinies par : X i=1si l"individuiprésente le caractèreX0sinon.
Il est naturel d"estimerpparx
n=1n P n i=1xi;qui est la proportion des indi- vidus ayant le caractèreXdans l"échantillon. En effet, la LGN nous assure de la convergence en probabilité de la v.a.r.X=1n P n i=1Xivers l"espérance de X1, c"est-à-direp;Xest l"estimateur de la proportionpetpest estimée par
la réalisationx ndeX. Dans l"expérience de germination, 36 graines ont eu une issue favorable avecxi= 1. La proportion estimée estx= 40=36 = 0;9 C"est une estimation diteponctuelle. D"autre part, dans toute discipline scien- tifique, il est important d"avoir une indication de la qualité d"un résultat ou encore de l"erreur dont elle peut-être affectée. Ceci se traduit en statistique par la recherche d"un intervalle, ditintervalle de confiance, dont on peut assurer, avec un risque d"erreur contrôlé et petit, que cet intervalle contient la "vraie" valeur inconnue du paramètre. Dans la suite nous nous intéresserons donc à deux types d"estimations : soit une estimation donnée par v aleurscalaire issue des réalisations des v.a.r.Xi: l"estimationponctuelle; soit une estimation donnée par un ensemble de v aleursappartenant à un intervalle : l"estimation parintervalle de confiancecontrôlé par un risque d"erreur fixéa priori.1Estimations et intervalles de confiance
2 Estimation ponctuelle
2.1 Estimateur
Convergence
DÉFINITION1. - Unn-échantillon aléatoire issu d"une v.a.r.Xest un en- semble(X1;:::;Xn)denv.a.r. indépendantes et de même loi queX. Soitun paramètre associé à la loi deX, par exemple=E(X)ou= Var(X). À partir de l"observation d"un échantillon aléatoire(X1;:::;Xn), on souhaite estimer le paramètre. DÉFINITION2. - Un estimateurbndeest une fonction qui dépend unique- ment dun-échantillon(X1;:::;Xn). Il est dit convergent s"il est "proche" de au sens de la convergence en probabilité : pour tout >0, Pquotesdbs_dbs2.pdfusesText_2[PDF] intervalle de confiance de l'écart type
[PDF] intervalle de confiance d'une moyenne
[PDF] intervalle de confiance loi normale centrée réduite
[PDF] intervalle de confiance student
[PDF] intervalle de confiance d'une moyenne excel
[PDF] unité commerciale définition
[PDF] climat définition cycle 3
[PDF] definition de meteorologie
[PDF] unité commerciale physique et virtuelle complémentaire
[PDF] definition meteo
[PDF] dispense cap petite enfance
[PDF] deaes
[PDF] formule variance
[PDF] problème du second degré seconde