Estimations et intervalles de confiance
mations : intervalle de confiance d'une proportion d'une moyenne qui ne suit plus une loi normale mais une loi dite de Student à n ? 1 degrés.
Quelques rappels sur les intervalles de confiance
Les bornes de l'intervalle de confiance IC dépendent de l'échantillon Remarque : quand n ? ?
1 Loi de Student 2 Intervalles de confiance
Intervalles de confiance avec Maple7. 1 Loi de Student. La loi de Student `a n degrés de liberté est connue par maple sous le nom de studentst[n].
Calcul dun intervalle de confiance pour la moyenne dans une
moyenne µ et de variance ?2. – IC : est un acronyme pour Intervalle de Confiance. – ICts : est un IC déduit `a partir de la distribution de Student.
Statistique inférentielle Intervalles de confiance
Soit ? ? (0 1)
TD 5 – Intervalles de confiance Exercice 1. (quantiles et loi normale
np¯x´µq{s1 soit distribuée selon une loi de Student on suppose les masses gaussiennes. Exercice 3. (intervalle de confiance d'une moyenne basé sur un
Procdure de tlchargement du logiciel R
a) Test bilatéral et intervalle de confiance…………………….3 b) Tests unilatéraux……………………………………………4 c) Quantiles et probabilités de la loi de Student……………….5.
: tdr27 ————— Intervalles de Confiance —————
975 sont respectivement les quantiles 2.5% et 97.5% de la loi de. Student `a n ? 1 degrés de liberté (cf tdr21). Prenons le cas d'un échantillon de taille n =
TABLES DE PROBABILIT?S ET STATISTIQUE
Lois de Student Student `a ? degrés de liberté. ... de l'intervalle de confiance approximatif comme les abscisses des points d'intersection de la.
Fonctionnement des menus TESTS et Intervalle de confiance des
suit la loi de Student à (n – 1) degrés de liberté. Ce sont les fractiles de cette loi qui permettent de d'écrire la marge d'erreur de l'estimation : n.
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Estimations et intervalles de confiance Résumé Cette vignette introduit la notion d'estimateur et ses propriétés : convergence biais erreur quadratique
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Les bornes de l'intervalle de confiance IC dépendent de l'échantillon Remarque : quand n ? ? on approxime la loi de Student par la loi normale
[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] 1 Loi de Student 2 Intervalles de confiance
Pour déterminer des intervalles de confiance pour une espérance on a besoin des nombres t? tels que P(X > t?) = ? o`u X suit soit une loi normale soit une
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Intervalle de confiance pour une proportion Estimation et intervalle de confiance dans le cas d'une population d'effectif fini
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– ii) La distribution F de la variable aléatoire X n'est pas normale et la taille d'échantillon n est grande Pour ce faire nous avons besoin de la loi Student
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Intervalle de confiance de Student Gosset (1908) ? = µ C? = X C? 2 = ? Var(C?) C? ? ? C? · ? tn?1 IC de Student de 100 · (1 ? 2?) pour ? = µ
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Voici `a présent la définition mathématique d'un intervalle de confiance telle qu'on peut la n ? 1 suit une loi de Student `a n ? 1 degrés de liberté
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Le calcul numérique donne Iobs = [1888 ; 2112] 2 On utilise l'équivalence entre l'intervalle de Student et le test de Student Ici 1850 n'
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le quantile d'ordre 1 ? 2 de la loi de Student à ?1 degrés de liberté Dans le cas unilatéral les intervalles deviennent : é ? ? ? ? é
Sylvie Rousseau 1
Quelques rappels sur les intervalles de confiance
I/ Généralités
Soient : X une variable aléatoire de loi paramétrée par et X ,...,X n1 n variables i.i.d selon la loi de X.1) Principe d'un intervalle de confiance
Plutôt que d'estimer ponctuellement la vraie valeur inconnue du paramètre , on recherche un intervalle
recouvrant "très vraisemblablement » cette vraie valeur.Définition
: On appelle intervalle de confiance de niveau de confiance 1 du paramètre tout intervalleIC tel que :
PIC1 pour
01, fixé.
Les bornes de l'intervalle de confiance IC dépendent de l'échantillon, elles sont donc aléatoires.
Par abus de langage, on note souvent
PIC1.Remarquons que si
augmente (ou que si n augmente), l'amplitude de l'intervalle de confiance diminue.2) Vocabulaire
La probabilité
pour que l'intervalle de confiance ne contienne pas la vraie valeur peut être répartie différemment de part et d'autre des bornes de l'intervalle de confiance. Ecrivons donc 1 2 où 1 et 2mesurent respectivement les risques à gauche et à droite de dépasser un seuil plancher ou plafond.
L'intervalle de confiance est dit bilatéral quand 1200 et . Si
D 12 2= , l'intervalle est dit symétrique. Il est dissymétrique sinon. L'intervalle de confiance est dit unilatéral si 12 0 : - quand on veut assurer une valeur minimale au paramètre à estimer, on considère 120= et , l'intervalle de confiance est alors de la forme :
IC a - quand on ne veut absolument pas dépasser un seuil maximal, on prend 120= et et
on obtient alors un intervalle de confiance de la forme :IC b,.
3) Construction
Pour construire un intervalle de confiance, on utilise une variable aléatoire dont on connaît la distribution
de probabilité.Définition : une fonction pivotale pour le paramètre est une fonction des observations ),...,(1nXXet du
paramètre dont la loi ne dépend pas du paramètre .On recherche dans la suite des fonctions pivotales particulières adaptées aux cas étudiés.
Sylvie Rousseau 2
II/ Intervalles de confiance pour l'espérance
On envisage deux cas :
la variable aléatoire mesurée est normale et le nombre de réalisations est quelconque,la variable aléatoire mesurée n'est pas normale et le nombre de réalisations est important. Dans
ce cas, la distribution de la moyenne empirique tend vers une loi normale d'après le théorème
central limite. On parlera d'intervalle de confiance asymptotique.Dans la suite on considère
X ~ N(m, ) X ,...,X
n 21et n variables i.i.d selon la loi de X.
On définit la moyenne empirique
XnX ni in 1 1 et la variance empirique modifiée SnXX nin in ' 2 1 1 2 11) Cas où la variance est connue
Après centrage et réduction de la moyenne empirique, on obtient : nXm n N01,On a :
Pu nXmu
n1 où u est le fractile d'ordre 12
D de la loi N01,.Ce qui revient à :
PX unmX unnn
1.Quand la variance est connue, l'intervalle de confiance bilatéral symétrique pour l'espérance d'une loi
normale s'écrit donc au niveau1D sous la forme suivante :
x n est la réalisation de X n sur l'échantillon.Remarque
: si 5%, le fractile d'ordre 0,975 de la loi normale centrée réduite correspond à 1,96. si10%, le fractile d'ordre 0,95 de la loi normale centrée réduite vaut environ 1,64.
2) Cas où la variance est inconnue
On a :
nXm SSt n n n1 (loi de Student à n-1 degrés de libertés).
d'oùPt nXm
St n n1 où t est le fractile d'ordre 12
D de la loi St n()1 et donc PX tS nmX tS nnnnn 1.Quand la variance est inconnue, l'intervalle de confiance bilatéral symétrique pour l'espérance d'une loi
normale s'écrit donc au niveau1D sous la forme suivante :
x n et s n' sont les réalisations respectives de X n et S n' sur l'échantillon.Remarque
: quand n, on approxime la loi de Student par la loi normale centrée réduite. On retrouve alors le cas précédent. IC ( m) = xunxun nnIC (m) = xts
nxts n nn nnSylvie Rousseau 3
3) Cas particulier : intervalle de confiance pour une proportion
Soient
X ,...,X
n1 i.i.d. selon pB et pnBXX n i i 1 . Notons FX n n estimateur sans biais de p. - Dans le cas de grands échantillons : En approchant une loi binomiale vers une loi normale, on a : nFp ppN n (),101 loi nCe qui permet d'écrire :
1)1(upppFnuP
n où u est le fractile d'ordre 12 D de la loi N01,. Et donc l'intervalle de confiance bilatéral symétrique pour une proportion p au niveau1D s'obtient en
résolvant l'inéquation : upppFn n )1(Ce qui donne en notant
fn la réalisation de F n sur l'échantillon: nuffnu nu nuf n uffnu nu nuf IC(p) nnnnnn²11
4² 2²²11
4² 2² Pour une taille d'échantillon importante, on considère l'approximation suivante : nffufnffufpICquotesdbs_dbs35.pdfusesText_40[PDF] unité commerciale définition
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