Fonction de distribution cumulative
On peut donner les résultats d'une étude statistique en fréquences plutôt qu'en effectifs. Modalités m1 m2 ··· mp. Fréquences f1.
Étude de la structure locale par la fonction de distribution de paires
des pics dépend de la distribution des distances autour d'une valeur moyenne soit à cause des vibrations thermiques ou d'une distribution statistique
Cours de Statistiques inférentielles
Nous allons chercher à faire l'inverse : l'inférence statistique consiste à La fonction de distribution cumulée F(x) exprime la probabilité que X ...
Physique statistique
Fonction de distribution .. Définition. On veut s'intéresser au nombre de particule dN tel que la position ?? r et la quantité de mouvement ??.
Microsoft Office Word - A3 Final French glossary proofr
DISTRIBUTION DE PROBABILITE. Définition statistique : Fonction indiquant la probabilité pour qu'une variable aléatoire prenne une.
Estimation de la fonction de repartition: revue bibliographique
10-Sept-2012 The estimation of the distribution function of a real random variable is ... Journal de la Société Française de Statistique 150(2)
Test de Kolmogorov-Smirnov sur la validité dune fonction de
La solution d'un grand nombre problèmes statistiques implique la con- naissance de la distribution de la variable aléatoire X soumise au contrôle . La
LES LOIS DE PROBABILITE POUR LES FONCTIONS
Le résultat en question est: Pour toute fonction statistique. ( ). f S x sous certaines conditions la distribution tend vers la Gaussienne.
STATISTIQUE DESCRIPTIVE
On connaît plusieurs distributions statistiques particulières donnant la fréquence théorique d'apparition d'une valeur x en fonction de x ( on reviendra en
Le rôle de la distribution normale en statistique
de statistique élémentaire destiné à des étudiants en sciences humaines que les fonctions de répartition) de plusieurs de ces distributions (en ...
[PDF] S1-2 Distribution statistique et valeurs centrales
1 1 La distribution statistique Ensemble ordonné des valeurs prises par le caractère X pour les éléments de l'ensemble E Image d'une distribution
[PDF] Premi`eres notions de statistique statistiques descriptives
Echantillon Distribution Moments Quantiles Mod`eles Estimation IC Compléments La fonction de répartition empirique F Picard 17/84
[PDF] Chapitre V Données et Statistiques Distributions
statistiques à partir d'un ensemble de données où plus généralement l'on introduit la notion de distribution des données discrète et continue et
[PDF] Cours de Statistiques niveau L1-L2 - HAL
7 mai 2018 · Fonction de répartition empirique 4 Indicateurs statistiques Indicateurs de localisation ou de tendance centrale
[PDF] STATISTIQUE DESCRIPTIVE
Le diagramme cumulatif est la représentation graphique d'une fonction F appelée fonction de répartition de la variable statistique Exemple : nombre d'erreurs
[PDF] Sur les fonctions statistiques - Numdam
statistique Soient V\( 2?) une distribution fixe et V^-une distribution variable toutes les deux appartenant à l'ensemble convexe E sur lequel la fonction
[PDF] Statistique Appliquée
Fonction de Probabilité Statistique Descriptive 67 Quelques définitions Distribution de la différence des moyennes (1/6) - rappel #98
[PDF] Cours probabilités et statistiques
Variable aléatoire : le début Fonction de répartition Cours probabilités et statistiques C Tuleau-Malot Université de Nice - Sophia Antipolis
[PDF] Introduction `a la statistique - Université de Limoges
— Le polygone des effectifs ou des fréquences d'une distribution statistique groupé est obtenu en joignant dans l'histogramme de cette distribution les milieux
[PDF] Résumé du Cours de Statistique Descriptive - UniNE
15 déc 2010 · 24CHAPITRE 1 VARIABLES DONN ÉES STATISTIQUES TABLEAUX EFFECTIFS Figure 1 10 – Fonction de répartition d'une distribution groupée
Comment calculer la fonction de distribution ?
Définition 1 La fonction de répartition (f.d.r.) de la variable aléatoire X sur R est la fonction suivante : FX (x) = P(X ?] ? ?,x]) = P(X ? x). FX (x)=1. 2. Comme FX est croissante, elle admet une limite `a gauche en chaque point, limite qu'on notera FX (x?).Comment décrire une distribution statistique ?
En statistique, la distribution statistique, distribution empirique ou distribution des fréquences, est un tableau qui associe des classes de valeurs obtenues lors d'une expérience à leurs fréquences d'apparition. Ce tableau de valeurs est modélisé en théorie des probabilités par une loi de probabilité.Quelle est la loi de distribution la plus utilisée en statistique ?
La loi normale, ou courbe de Gauss ou courbe en cloche (« bell curve »), est extrêmement fréquente dans la nature comme dans les applications statistiques, du fait du théorème central limite : tout phénomène modélisable comme une somme de nombreuses variables indépendantes, de moyenne et variance finies, a une- Elles sont au nombre de cinq : les caractéristiques de tendance centrale, de dispersion, de position de forme et de concentration.
REVUE DE STATISTIQUE APPLIQUÉEP.FERIGNAC
fonctiondedistribution Revue de statistique appliquée, tome 10, no4 (1962), p. 13-32 © Société française de statistique, 1962, tous droits réservés. L"accès aux archives de la revue " Revue de statistique appliquée » (http://www. sfds.asso.fr/publicat/rsa.htm) implique l"accord avec les conditions générales d"uti- lisation (http://www.numdam.org/conditions). Toute utilisation commerciale ou im- pression systématique est constitutive d"une infraction pénale. Toute copie ou im-pression de ce fichier doit contenir la présente mention de copyright.Article numérisé dans le cadre du programme
Numérisation de documents anciens mathématiques http://www.numdam.org/ 13TEST DE KOLMOGOROV-SMIRNOV
SUR LA VALIDITÉ D'UNE FONCTION DE DISTRIBUTION
P. FERIGNAC
Statisticien
I - LE PROBLEME -
La solution d'un
grand nombre problèmes statistiques implique la con- naissance de la distribution de la variable aléatoire X soumise au contrôle .La distribution de X est fondamentale dans de
nombreux tests d'hypo- thèses. Par exemple, le test t deStudent,
les cartes de contrôle de la moyenne et de la dispersion d'une caractéristique mesurable, le test F deSnédécor,
le test T d'Hotelling,... supposent que les variables aléatoires obéissent une loi normale. Les problèmes sur la sûreté de fonctionnement d'un matériel sont basés sur la probabilité de durée de vie de seséléments
qu'il est nécessaire de connaître en vue de chiffrer la fiabilité d'un ensemble qui compte souvent plusieurs milliers de piècesélémentaires.
On a, en général, des raisons théoriques ou une expérience suffisantequi conduisent l'adoption d'une forme déterminée pour la fonction de dis- tribution F(x) dont on sait estimer les paramètres.Dans ce
qui suit nous supposons queF(x) =
Prob(X
x) est connue.Alors,
ayant extrait unéchan-
tillon aléatoire d'effectif n, nous nous proposons de vérifier si la distribu- tion de x dans l'échantillon est compatible avec la fonction de distribution théorique F(x) ou si quelque cause contrôlable est intervenue qui infirme la validité de cette fonction pour la description des observations. On juge habituellement l'ensemble desécarts
entre les distributions théorique et observée l'aide du test de X 2 deK. Pearson.
Ce test, indé- pendant de la forme de F(x), demande un assez grand nombre d'observations puisqu'aucune des classes ne doit avoir un effectif trop faible et que, d'autre part, le groupement des résultats entraîne la perte d'une partie de l'infor- mation.Le test de
Kolmogorov-Smirnov,
qui n'est pas astreint ces res- trictions, et dont l'application est facile peut rendre de grands services dans la solution du problème posé. II -DESCRIPTION
DU TEST -
On considère la fonction de distribution F(x) d'une variable aléatoire continue et les fréquences cumuléesS n (x)
d'unéchantillons
d'effectif n. Si les valeurs observées de x proviennent de la population décrite par F(x), lesécarts
entre les probabilités priori et les fréquences cumulées dépendent Revue deStatistique
Appliquée.
1962 - Vol.
X - N'
4 14 des fluctuations aléatoires de l'échantillonnage et, en vertu de la loi des grands nombres, tendent vers zéro lorsque n croit indéfiniment. Il est in- tuitif de caractériser la divergence entre Sn(x) etF(x) par
le plus grand desécarts observés
Dn, J soit : Dn = plus grande valeur deSn(x) - F (x)
Connaissant la loi de
répartition de la grandeur aléatoire Dn, on peut alors, avec un risque fixé à l'avance, conclure si l'écart maximum entre F(x) etSn(x) peut
être
imputé au hasard de l'échantillonnage ou, au contraire , est dû au fait que l'échantillon n'est pas extrait d'une population décrite par la fonction de distribution F(x). La répartition dequotesdbs_dbs35.pdfusesText_40[PDF] produit vectoriel de deux vecteurs dans le plan
[PDF] fonction de répartition d une variable aléatoire discrète
[PDF] multiplication coordonnées vecteurs
[PDF] variance
[PDF] multiplication d'un vecteur par un réel exercices
[PDF] produit vectoriel de deux vecteurs de dimension 2
[PDF] carré d'un vecteur
[PDF] multiplication de deux vecteurs colonnes
[PDF] produit scalaire vecteur 3d
[PDF] le resultat d'une multiplication s'appelle
[PDF] division vocabulaire
[PDF] vocabulaire multiplication
[PDF] loi géométrique probabilité exercices
[PDF] la santé définition
