CORRIGE DES EXERCICES : Estimation ponctuelle et estimation
196 est le quantile d'ordre 0
Estimation et intervalle de confiance
Exercices : Martine Quinio. Exo7. Estimation et intervalle de confiance. Exercice 1. Un échantillon de 10000 personnes sur une population étant donné
L2 PSYCHOLOGIE 2012-13 (L.Gerin - L.Mesnager) EXAMEN
2.2) Donner une estimation ponctuelle de la proportion de salariés ayant déjà une estimation de cette proportion par un intervalle de confiance à 90%.
Solutions dexercices TD n 3
1) Déterminer une estimation ponctuelle de la proportion p des personnes qui votent. « oui » au référendum. 2) Déterminer un intervalle de confiance pour p
II - Estimation dun paramètre par intervalle de confiance
On veut estimer un paramètre (moyenne proportion…) d'un caractère dans une population P. Une estimation ponctuelle à partir d'un échantillon donné ne renseigne
Estimation ponctuelle et intervalle de confiance
e-?. Exercice 3. Le temps de vie en heure d'un certain composant électronique est supposé distribué suivant une loi normale N(µ
Exercices et problèmes de statistique et probabilités
6.2 Intervalles de confiance pour des paramètres de lois normales . Les chapitres concernant l'estimation ponctuelle permette d'aborder les notions ...
STA240 : Estimation parametrique 1 Estimation ponctuelle
Exercice 1. Utiliser la moyenne empirique pour proposer une estimation ponctuelle pour p. ... 2 Intervalles de confiance pour un échantillon gaus-.
Fascicule dexercices
3.3 Détermination d'estimateur et d'intervalle de confiance . Maurice (519 LET) Probabilités - Estimation statistique en 24 fiches et Exercices de.
Estimation par intervalle de confiance Corrigés
Exercice 1. 1. La proportion de poissons porteurs de parasites parmi les poissons péchés est 180. 900. = 1.
DEVOIR : CORRIGE - UFR SEGMI
quantile d'ordre 095 de la loi N(01) l'estimation par intervalle de confiance au niveau 99 (au risque ?=1 ) de ? dans P s'écrit : 99 0 995 IC ( ? ) = 111 ± z 13 = [ 100 111 ± 2 575 × 1 3 ] ? [ 111 ± 3 3 ] = [ 107 7 ; 114 3 ] où z1?(?/2) = z0995 = 2575 est le
Estimation et intervalle de con?ance
intervalle de con?ance pour la proportion au seuil 95 : Ia = [f ya q f(1 f) n 1;p+ya q f(1 f) n 1] ’[4:7 10 4;1:7 10 3]: On peut choisir Ia comme intervalle de con?ance au seuil 95 de la proportion cherchée Par l’inégalité de Bienaymé-Tchebychev on a l’intervalle I = [f a; f +a]; avec: P[ X p 6 a] > 1 (VarX a2) et P[jX pj6 a
Estimations ponctuelles et par intervalles – Exercices – Devoirs
Aide aux calculs : ?530 7 ?9; ?15?4 1 Calculer la moyenne m et l’écart type s de cet échantillon 2 Estimer la moyenne et l’écart-type pour la population de cette entreprise 3 Déterminer un intervalle de confiance à 955 pour la moyenne QCM 2 corrigé disponible
Estimations et intervalles de con?ance Exemple - univ-toulousefr
On obtient donc l’intervalle de con?ance IC 0 95 = 35s2 k 350 975; 35S2 k 350 025 = [4 96;12 83] 5 A quel niveau de con?ance correspondrait un intervalle centré en m et de demi-longueur 0 76? On a 2t 351 a/2 s p n = 0 76 t 1 a/2 = 0 76 p n 2s1 a/2 = F 0 76 p n 2s a = 2 1 F 0 76 p n 2s a = 2(1 F(0 42)) = 0 68
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Résumé Cette vignette introduit la notion d’estimateur et ses propriétés : convergence biais erreur quadratique avant d’aborder l’estimation 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
Durée : 2hTéléphone portable et documents interdits. Calculatrice autorisée.Les résultats numériques doivent être justifiés en détaillant les calculs. Vous devez donner pour chaque question
unephrase de conclusion en Français.EXERCICE1.On suppose que l"âge auquel apparaissent les premiers mots de vocabulaire chez l"enfant suit la loi
normale de moyenne12mois et d"écart-type2;5mois.1.1)Identifier la population, la variable, son type et son/ses paramètre(s).
1.2)Quelle est la proportion d"enfants pour lesquels les premiers mots apparaissent avant9mois?
1.3)Déterminer l"âge au-dessus duquel2% des enfants prononcent leurs premiers mots.
CORRECTION.
1.1)Population P:fEnfantsg.
V ariablequantitative X= "âge d"apparition (en mois) des premiers mots de vocabulaire". -2paramètres connus : moyenne= 12et écart-type= 2;5.1.2)Commençons par rappeler queZ= (X12)=2;5suit la loi normale centrée/réduite. On cherche à calculer
P(X9) =PX122;59122;5
=P(Z 1;2) =F(1;2) = 1F(1;2) = 10;8849 = 0;1151: Chez environ11;5% des enfants les premiers mots apparaissent avant9mois.1.3)On recherche le quantile d"ordre0;98, notéq0;98, pour la variableX. D"après la formule du cours,
q0;98=z0;98+;soitq0;98= 2;5z0;98+ 12;
oùz0;98est le quantile de la loi normale centrée/réduite. D"après la table, il vaut environ2;05, et doncq0;98= 17;125.
Chez2% des enfants, les premiers mots apparaissent après17;1mois.EXERCICE2.Dans le cadre d"une étude sur la santé au travail, on a interrogé au hasard500salariés de différents
secteurs et de différentes régions de France.145d"entre eux déclarent avoir déjà subi un harcèlement moral au
travail.2.1)Identifier la population, la variable, son type et son/ses paramètre(s).
2.2)Donner une estimation ponctuelle de la proportion de salariés ayant déjà subi un harcèlement moral au
travail.2.3)Donner une estimation de cette proportion par un intervalle de confiance à90%.
2.4)Si avec les mêmes données on calculait un intervalle de confiance à95%, serait-il plus grand ou plus petit
que celui trouvé à la question précédente? (justifier sans calcul.)CORRECTION.
2.1)Population P:fSalariés en Franceg.
V ariablequalitative X= "a déjà subi un harcèlement moral" -1paramètre : proportion de la modalité "oui".2.2)On estimeppar la fréquence observée de "oui"f= 145=500 = 0;29.
2.3)On a tout d"abordn= 50030. L"estimation par intervalle à90% est donnée par
IC0;90(p) ="
fz0;95pf(1f)pn0;291;645p0;290;71p500
= [0;290;033] = [0;257;0;323]:Il nous reste à vérifiera posterioriles conditions surfi;fs. Par exemple,nfi= 5000;257 = 128;5, les trois autres sont
également vérifiées.
L"estimation deppar intervalle à90% est donc l"intervalle[0;257;0;323].2.4)Dans l"intervalle obtenu à la question précédente, il suffirait de remplacer1;645parz0;975= 1;96qui est plus grand.
On obtiendrait donc un intervalle plus grand.
EXERCICE3.En vue de réaliser un programme de rééducation, des chercheurs ont soumis un questionnaire de
neuropsychologie cognitive à150enfants dyslexiques tirés au sort. Le questionnaire comporte 20 questions et
les chercheurs ont recueilli pour chaque enfant dyslexique le nombrexide bonnes réponses. Les résultats ainsi
récoltés sont tels que :Xx i= 1502;Xx2i= 19486:3.1)Identifier la population, la variable, son type et son/ses paramètre(s).
3.2)Donner une estimation ponctuelle du nombre moyen de bonnes réponses dans la population étudiée.
3.3)Donner une estimation ponctuelle de l"écart-type de la variable.
3.4)Estimer le nombre moyen de bonnes réponses dans la population par un intervalle de confiance au niveau
99%.3.5)Quelle est la marge d"erreur dans l"estimation du nombre moyen de bonnes réponses au niveau99%?
CORRECTION.
3.1)Population P:fEnfants dyslexiquesg.
V ariablequantitative X= "Nombre de bonnes réponses au questionnaire" -2paramètres inconnus : moyenneet écart-type.3.2)On estime la moyennepar la moyenne observéex= 1502=15010;01.
3.3)Commençons par calculer la variance observée :
s2=Px2in
(x)2=19486150 (10;01)2= 29;7:La variance corrigée vaut doncs?2=nn1s2=150149
29;729;9.
Finalement, on estime l"écart-typepar l"écart-type corrigés?=ps ?25;47.3.4)Puisquen= 15030, l"estimation par intervalle à99% est donnée par
IC0;99() =
xz0;995s?pn10;012;575;47p150
= [10;011;15] = [8;86;11;16]; on trouve en effet dans la table quez0;9952;57. Donc l"estimation depar intervalle à99% est l"intervalle[8;86;11;16].3.5)La marge d"erreur est la demi-longueur de l"intervalle obtenu à la question précedente, elle vaut donc1;15.
EXERCICE4.L"inventaire de Padoue est un questionnaire portant sur les troubles obsessionnels du comportement
(TOC). Chez les adultes dépressifs, le score obtenu à ce questionnaire a pour moyenne84avec un écart-type de35.
Des chercheurs s"intéressent alors aux scores moyens observés dans les échantillons de taille75.
4.1)Identifier la population, la variable, son type et son/ses paramètre(s).
4.2)Caractériser la distribution de la moyenne empirique du score à l"inventaire de Padoue sur les échantillons
de taille75(forme et valeur(s) de son/ses paramètre(s)).4.3)Quelle est la probabilité d"observer sur un échantillon de taille75un score moyen inférieur à90?
4.4)En dessous de quelle valeur se trouvent95% des scores moyens observés sur les échantillons de taille75?
4.5)Au dessus de quelle valeur se trouvent95% des scores moyens observés sur les échantillons de taille75?
4.6)Pour quelle proportion d"échantillons observe-t-on un score moyen compris entre les deux valeurs déter-
minées aux questions 4.4 et 4.5?CORRECTION.
4.1)Population P:fAdultes dépressifsg.
V ariablequantitative X= "Score à l"inventaire de Padoue" -2paramètres connus : moyenne= 84et écart-type= 35.4.2)On s"intéresse à la moyenne empiriqueX
nobtenue sur un échantillon tiré au sort de taillen= 75. D"après le cours, puisquen30,X napprox. N ;pn =N84;35p75
=N(84;4;04):Donc la forme deX
nest la loi normale, sa moyenne est84et son écart-type est4;04(soit une variance de16;3).4.3)La variableZ= (X
n84)=4;04suit la loi normale centrée/réduite. On cherche à calculer P(X n90) =PX n844;0490844;04 =P(Z1;49) =F(1;49) = 0;9319: Environ93% des échantillons de taillen= 75donnent un score moyen inférieur ou égal à90.4.4)On cherche le quantile d"ordre0;95, notéq0;95pour une loi normaleN(84;4;04). D"après la formule du cours, il se
calcule de la façon suivante : q0;95= 4;04z0;95+ 84:
On trouve dans la table quez0;951;645, doncq0;9590;6.Donc95% des échantillons de taillen= 75donnent un score moyen inférieur ou égal à90;6(c"est bien sûr très proche
de la réponse obtenue à la question précédente).4.5)On cherche le quantile d"ordre0;05, il s"obtient de façon similaire :
q0;05= 4;04z0;05+ 84 = 4;04(z0;95) + 84;
(on a appliqué la formulez1=zavec= 0;95). On trouveq0;0577;4. Donc95% des échantillons de taillen= 75donnent un score moyen supérieur ou égal à77;4.4.6)Faisons un schéma qui résume les deux questions précédentes :8477,490,65%5%90%des valeursde X
nNous avons montré que5% des valeurs deX nsont en-dessous de77;4, et que5% sont au-dessus de90;6.On en déduit que10055 = 90% des échantillons donnent une moyenne empirique comprise entre77;4et90;6.
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