Chapitre 19 : Intervalle de confiance : pour estimer une proportion
On a vu ci-dessus qu'en tirant 100 boules de l'urne l'intervalle de confiance obtenu est d'd'amplitude 0
Quelques rappels sur les intervalles de confiance
. Remarquons que si ? augmente (ou que si n augmente) l'amplitude de l'intervalle de confiance diminue. 2)
Intervalle de fluctuation Intervalle de confiance
Intervalle de fluctuation - Intervalle de confiance. On utilise un intervalle de fluctuation lorsque la proportion p dans la population est connue ou si
Estimation et intervalle de confiance
Déterminer la taille minimum d'échantillon pour que l'amplitude de l'intervalle de confiance soit infé- rieure à 10. 1. Page 2. Correction ?. [006028].
Fiche 6 : Intervalle de confiance
/est appelé intervalle de confiance au seuil de 95 %. • La marge d'erreur est -7= yn. 2. • L'amplitude de cet intervalle est -r=
ESTIMATION DE PARAMÈTRES
Plus le niveau de confiance est élevé plus l'amplitude de l'intervalle est grande. Pour la même taille d'échantillon
Intervalles de fluctuations - Intervalles de confiance
Cette estimation se fait à l'aide d'un intervalle de confiance dont l'amplitude diminue lorsque le nombre n de tirages augmente. II Échantillonnage.
Enseignement scientifique
Capture-marquage-recapture échantillonnage
T. D. n 5 Le problème de lEstimation
Combien de copies le professeur doit-il corriger s'il veut situer la moyenne générale de ses élèves dans un intervalle de confiance d'amplitude 2 avec un.
B2 - Intervalle de confiance dune moyenne avec écart-type inconnu
Déterminer un intervalle de confiance pour m au seuil 0.99. L'amplitude de l'IdC associé `a un échantillon (toujours au seuil 0.95) est alors.
Quelques rappels sur les intervalles de confiance
En effet : l’amplitude de l’intervalle de confiance vaut : ???? ????????+ 1 ? ?(???? ????????? 1 ? )=2 ? Exemple : Avec l’urne ci-dessus déterminer le nombre ???? de boules qu’il faudrait tirer pour que l’intervalle de confiance ait une amplitude inférieure à 005 Puis une amplitude inférieure à 001
Intervalles de con?ance - univ-rennes1fr
un intervalle On parlera alors d’intervalle de con?ance Dans l’exemple 1 on a utilis´e pour construire l’intervalle de con?ance une v a qui d´epend de l’´echantillon et du param`etre inconnu mais dont la loi ne d´epend pas du param`etre C’est ce que l’on appelle une fonction pivotale
Estimations et intervalles de con?ance Exemple
encore de l’erreur dont elle peut-être affectée Ceci se traduit en statistique par la recherche d’un intervalle dit intervalle de con?ance dont on peut assurer avec un risque d’erreur contrôlé et petit que cet intervalle contient la “vraie” valeur inconnue du paramètre
Statistique inferentielle´ Intervalles de con?ance - CNRS
Intervalles de con?ance Rappels sur la loi normale Cas Gaussien Intervalles de con?ance asymptotiques INTERVALLES DE CONFIANCE Soient X 1;:::;X n des variables aleatoires ind´ ependantes et´ identiquement distribuees ´ Soit 2(0;1) un intervalle de con?ance pour le parametre` au niveau de con?ance 1 est un intervalle de la forme IC
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Les bornes de l’intervalle de confiance IC dépendent de l’échantillon elles sont donc aléatoires Par abus de langage on note souvent PIC () ???=?1 Remarquons que si ?augmente (ou que si n augmente) l’amplitude de l’intervalle de confiance diminue
Comment peut-on construire un intervalle de confiance ?
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 (X1,...,Xn)et du paramètre dont la loi ne dépend pas du paramètre .
Comment calculer les intervalles de confiance asymptotiques ?
Intervalles de con?ance asymptotiques On s’int´eressea` l’estimation d’une caract´eristique ou d’unparam`etred’une variable al´eatoireX. On dispose d’unestimateurn^asymptotiquement normal, i.e il existe2>0 telque n ! LN0; 2:n!+1 On supposeraegalement´ que l’on a un estimateur consistant2^nde2. Exemple 2 : la loi exponentielle.
Comment calculer le niveau de confiance?
Définition : On appelle intervalle de confiance de niveau de confiance 1?? du paramètre ? tout intervalle ICtel que : PIC()?=???1 pour ??[]01, fixé.
Comment évaluer la confiance ?
Pour évaluer la con?ance que l’on peut avoir enune valeur, il est nécessaire de déterminer un intervalle contenant, avec unecertaine probabilité ?xée au préalable, la vraie valeur du paramètre : c’est l’es-timation par intervalle de con?ance. Soit(X1; : : : ; Xn)unn-échantillon aléatoire etun paramètre inconnu dela loi desXi.
Intervalle de fluctuation
Intervalle de confiance
()Intervalle de fluctuation Intervalle de confiance1 / 1Intervalle de fluctuation - Intervalle de
confianceOn utilise unintervalle de fluctuationlorsque la proportion pdans la population est connue ou si l"on fait une hypothèse sur sa valeur (prise de décision à partir d"un échantillon). La fréquencefobservée dans un échantillon " doit » appartenirà l"intervalle de fluctuation considéré.On utilise unintervalle de confiancelorsque l"on veut
estimer une proportion inconnuepdans une population à partir de la fréquencefobservée dans un échantillon (estimation, par exemple dans le cadre d"un sondage).À retenirIntervalle de fluctuation d"unefréquence
Intervalle de confiance d"uneproportion()Intervalle de fluctuation Intervalle de confiance2 / 1Intervalle de fluctuation - Intervalle de
confianceOn utilise unintervalle de fluctuationlorsque la proportion pdans la population est connue ou si l"on fait une hypothèse sur sa valeur (prise de décision à partir d"un échantillon). La fréquencefobservée dans un échantillon " doit » appartenirà l"intervalle de fluctuation considéré.On utilise unintervalle de confiancelorsque l"on veut
estimer une proportion inconnuepdans une population à partir de la fréquencefobservée dans un échantillon (estimation, par exemple dans le cadre d"un sondage).À retenirIntervalle de fluctuation d"unefréquence
Intervalle de confiance d"uneproportion()Intervalle de fluctuation Intervalle de confiance2 / 1Intervalle de fluctuation - Intervalle de
confianceOn utilise unintervalle de fluctuationlorsque la proportion pdans la population est connue ou si l"on fait une hypothèse sur sa valeur (prise de décision à partir d"un échantillon). La fréquencefobservée dans un échantillon " doit » appartenirà l"intervalle de fluctuation considéré.On utilise unintervalle de confiancelorsque l"on veut
estimer une proportion inconnuepdans une population à partir de la fréquencefobservée dans un échantillon (estimation, par exemple dans le cadre d"un sondage).À retenirIntervalle de fluctuation d"unefréquence
Intervalle de confiance d"uneproportion()Intervalle de fluctuation Intervalle de confiance2 / 1Intervalle de fluctuation - Intervalle de
confianceOn utilise unintervalle de fluctuationlorsque la proportion pdans la population est connue ou si l"on fait une hypothèse sur sa valeur (prise de décision à partir d"un échantillon). La fréquencefobservée dans un échantillon " doit » appartenirà l"intervalle de fluctuation considéré.On utilise unintervalle de confiancelorsque l"on veut
estimer une proportion inconnuepdans une population à partir de la fréquencefobservée dans un échantillon (estimation, par exemple dans le cadre d"un sondage).À retenirIntervalle de fluctuation d"unefréquence
Intervalle de confiance d"uneproportion()Intervalle de fluctuation Intervalle de confiance2 / 1Intervalle de fluctuation - Intervalle de
confiance La notion d"intervalle de fluctuation est un "fil rouge" des programmes de lycée. Intervalle de fluctuation, intervalle de confiance dans les programmes (résumé) :Interv. de fluctuationInterv. de confianceSecondeh
p1pn ;p+1pn iSensibilisationPremièreAvec la loi binomialexxx
Terminale
pupp(1p)pn ;p+upp(1p)pn h f1pn ;f+1pn i ()Intervalle de fluctuation Intervalle de confiance3 / 1Intervalle de fluctuation
Dans le sens commun (sondages par exemple), un
échantillonest un sous-ensemble obtenu par prélèvement aléatoire dans une population.Dans le programme (seconde) :
unéchantillon de taillenest constitué des résultats denrépétitions indépendantes de la même expérience.La fréquencefdes individus possédant le caractère dans
l"échantillon varie d"un échantillon à l"autre : c"est la fluctuation d"échantillonnage. Les fluctuations diminuent lorsque la taille des échantillons augmente. ()Intervalle de fluctuation Intervalle de confiance4 / 1Intervalle de fluctuation
Dans le sens commun (sondages par exemple), un
échantillonest un sous-ensemble obtenu par prélèvement aléatoire dans une population.Dans le programme (seconde) :
unéchantillon de taillenest constitué des résultats denrépétitions indépendantes de la même expérience.La fréquencefdes individus possédant le caractère dans
l"échantillon varie d"un échantillon à l"autre : c"est la fluctuation d"échantillonnage. Les fluctuations diminuent lorsque la taille des échantillons augmente. ()Intervalle de fluctuation Intervalle de confiance4 / 1Intervalle de fluctuation
Définition(programme de seconde)
Intervalle de fluctuation au seuil de 95 %: centré autour dep(proportion du caractère dans la population), contient, avec une probabilité (au moins) égale à 0,95, lafréquence observée dans un échantillon de taillen.Il existe, pour un même seuil,plusieurs intervalles de
fluctuation. On peut vérifier que, pour une même valeur dep, cesintervalles sont de plus en plus proches lorsquenaugmente.()Intervalle de fluctuation Intervalle de confiance5 / 1
Intervalle de fluctuation
Définition(programme de seconde)
Intervalle de fluctuation au seuil de 95 %: centré autour dep(proportion du caractère dans la population), contient, avec une probabilité (au moins) égale à 0,95, lafréquence observée dans un échantillon de taillen.Il existe, pour un même seuil,plusieurs intervalles de
fluctuation. On peut vérifier que, pour une même valeur dep, cesintervalles sont de plus en plus proches lorsquenaugmente.()Intervalle de fluctuation Intervalle de confiance5 / 1
Intervalle de fluctuation
En fonction de l"appartenance ou non defà l"intervalle de fluctuation à 0,95 que l"on a déterminé, on prendunedécisionconcernant la conformité de l"échantillon :sifn"appartient pas à l"intervalle,on rejette, au
risque d"erreur de 5 %, l"hypothèse que l"échantillon est compatible avec le modèle;dans le cas contraire,on ne peut pas rejeter l"hypothèse.(d.r. 2nde pages 14 à 18)()Intervalle de fluctuation Intervalle de confiance6 / 1Intervalle de fluctuation
En fonction de l"appartenance ou non defà l"intervalle de fluctuation à 0,95 que l"on a déterminé, on prendunedécisionconcernant la conformité de l"échantillon :sifn"appartient pas à l"intervalle,on rejette, au
risque d"erreur de 5 %, l"hypothèse que l"échantillon est compatible avec le modèle;dans le cas contraire,on ne peut pas rejeter l"hypothèse.(d.r. 2nde pages 14 à 18)()Intervalle de fluctuation Intervalle de confiance6 / 1Intervalle de fluctuation
En fonction de l"appartenance ou non defà l"intervalle de fluctuation à 0,95 que l"on a déterminé, on prendunedécisionconcernant la conformité de l"échantillon :sifn"appartient pas à l"intervalle,on rejette, au
risque d"erreur de 5 %, l"hypothèse que l"échantillon est compatible avec le modèle;dans le cas contraire,on ne peut pas rejeter l"hypothèse.(d.r. 2nde pages 14 à 18)()Intervalle de fluctuation Intervalle de confiance6 / 1Intervalle de fluctuation vu en seconde
D"après le théorème de Moivre-Laplace (approximation par la loi normale), environ 95 % des échantillons de taillen fournissent une fréquencefappartenant à l"intervalle p1;96rp(1p)n ;p+1;96rp(1p)n :En seconde, on majore 1;96pp(1p)par 1; l"intervalle p1pn ;p+1pn contient l"intervalle précédent. (d.r. collège page 24)()Intervalle de fluctuation Intervalle de confiance7 / 1Intervalle de fluctuation vu en seconde
D"après le théorème de Moivre-Laplace (approximation par la loi normale), environ 95 % des échantillons de taillen fournissent une fréquencefappartenant à l"intervalle p1;96rp(1p)n ;p+1;96rp(1p)n :En seconde, on majore 1;96pp(1p)par 1; l"intervalle p1pn ;p+1pn contient l"intervalle précédent. (d.r. collège page 24)()Intervalle de fluctuation Intervalle de confiance7 / 1Intervalle de fluctuation - Loi binomiale
(première) Avec la notion de variable aléatoire et la loi binomiale, il n"est plus nécessaire d"approximer par la loi normale. L"intervalle de fluctuation à 95 % d"une fréquence correspondant à la réalisation, sur un échantillon aléatoire, d"une variable aléatoireXde loiB(n;p)est l"intervalle an ;bn défini par :aest le plus petit entier tel queP(X6a)>0;025;best le plus petit entier tel queP(X6b)>0;975.()Intervalle de fluctuation Intervalle de confiance8 / 1
Intervalle de fluctuation - Loi binomiale
(première) Avec la notion de variable aléatoire et la loi binomiale, il n"est plus nécessaire d"approximer par la loi normale. L"intervalle de fluctuation à 95 % d"une fréquence correspondant à la réalisation, sur un échantillon aléatoire, d"une variable aléatoireXde loiB(n;p)est l"intervalle an ;bn défini par :aest le plus petit entier tel queP(X6a)>0;025;best le plus petit entier tel queP(X6b)>0;975.()Intervalle de fluctuation Intervalle de confiance8 / 1
Intervalle de fluctuation - Terminale
F n= variable aléatoire qui, à tout échantillon de taillen, associe la fréquence d"apparition du caractère dans cetéchantillon.
pupp(1p)pn ;p+upp(1p)pn =intervalle de fluctuation asymptotiqueau seuil 1deFn. Il contientFnavec une probabilité d"autant plus proche de1quenest grand.
En terminale ES/L, STI2D, STL, STMG :
=0;05; 1=0;95;u=1;96. (seuil 95 %).()Intervalle de fluctuation Intervalle de confiance9 / 1Intervalle de confiance
Estimation d"une proportion inconnuepgrâce à unéchantillon aléatoire
Soitfla fréquence observée dans un échantillon de taillen.On peut faire uneestimation ponctuelleen posantp=f.
Cette estimation varie d"un échantillon à l"autre du fait de la fluctuation d"échantillonnage.Mieux : On cherche unintervalle de confiance de la proportionp(c"est-à-dire un intervalle contenant " très vraisemblablement »p) à partir de la fréquencef.(d.r. 3ème p.25, 2nde p.18, terminale p.30 ...)()Intervalle de fluctuation Intervalle de confiance10 / 1
Intervalle de confiance
Estimation d"une proportion inconnuepgrâce à unéchantillon aléatoire
Soitfla fréquence observée dans un échantillon de taillen.On peut faire uneestimation ponctuelleen posantp=f.
Cette estimation varie d"un échantillon à l"autre du fait de la fluctuation d"échantillonnage.Mieux : On cherche unintervalle de confiance de la proportionp(c"est-à-dire un intervalle contenant " très vraisemblablement »p) à partir de la fréquencef.(d.r. 3ème p.25, 2nde p.18, terminale p.30 ...)()Intervalle de fluctuation Intervalle de confiance10 / 1
Intervalle de confiance
Estimation d"une proportion inconnuepgrâce à unéchantillon aléatoire
Soitfla fréquence observée dans un échantillon de taillen.On peut faire uneestimation ponctuelleen posantp=f.
Cette estimation varie d"un échantillon à l"autre du fait de la fluctuation d"échantillonnage.Mieux : On cherche unintervalle de confiance de la proportionp(c"est-à-dire un intervalle contenant " très vraisemblablement »p) à partir de la fréquencef.(d.r. 3ème p.25, 2nde p.18, terminale p.30 ...)()Intervalle de fluctuation Intervalle de confiance10 / 1
Intervalle de confiance
Sin>30 et sinf>5 etn(1f)>5, unintervalle de
confiancedepau niveau de confiance 0,95 est f1pn ;f+1pn Parmi tous les échantillons de taillenpossibles, 95 % des intervalles associés f1pn ;f+1pn contiennentp. Une fois l"échantillon tiré, l"intervalle de confiance associé est entièrement fixé, il n"y a plus d"aléatoire à ce stade. Il est donc incorrect de dire quepa une probabilité 0,95 d"appartenir à cet intervalle (pest inconnu mais pas aléatoire). (document ressource 2nde, pages 18 et 19)()Intervalle de fluctuation Intervalle de confiance11 / 1quotesdbs_dbs45.pdfusesText_45[PDF] le monstre dans la littérature
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