Intervalle de fluctuation Intervalle de confiance
Intervalle de fluctuation au seuil de 95 % : centré autour de p (proportion du caractère dans la population) contient
Calcul dun intervalle de confiance pour la moyenne dans une
En vertu du tableau 2.2 nous voyons que pour certaines valeurs de p = P(Y = 1) le taux de confiance réel dépasse le seuil nominal 95%. Mais ces taux de
Estimations et intervalles de confiance
mations : intervalle de confiance d'une proportion d'une moyenne Cela signifie qu'il y a 95% de chance que la valeur inconnue ? soit.
Quelques rappels sur les intervalles de confiance
si ? = 10% le fractile d'ordre 0
STATISTIQUES IUT DEUXIEME PARTIE
Le seuil de confiance est fixé à 95 % ou à 99 %. Les bornes d'un intervalle de confiance bilatéral symétrique ne sont symétriques par rapport à la.
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=
ECHANTILLONNAGE
L'intervalle de fluctuation au seuil de 95% d'une fréquence d'un 95 % des intervalles de confiance associés aux échantillons de taille n possibles ayant.
Enseignement scientifique
En utilisant une formule donnée pour un intervalle de confiance au niveau de confiance de 95% estimer un paramètre inconnu dans une population de grande
Chapitre 19 : Intervalle de confiance : pour estimer une proportion
] avec une probabilité supérieure ou égale à 095. Démonstration : L'intervalle de fluctuation au seuil de 95% associé à (vu en Seconde) est
Estimation et intervalle de confiance
Donner un intervalle de confiance au seuil 95% permettant d'estimer le nombre de clients à prévoir. Correction ?. [006027]. Exercice 4.
Estimations et intervalles de con?ance Exemple - univ-toulousefr
l’intervalle centré autour de la proportion théorique p tel que la fréquence observée f se trouve dans l’intervalle avec une probabilité égale à 095 Propriété : Pour 02 < p < 08 et n > 25 l’intervalle de fluctuation au seuil de 95 de f est l’intervalle p? 1 n;p+ 1 n ? ? ? ? ? ?
Intervalles de con?ance - univ-rennes1fr
niveau de con?ance 1?? la famille non vide de parties de ? C x 1 xn telle que ?? ? ? P ?(? ? C X 1 Xn) = 1?? Exercice 3 Montrer que dans l’exemple 1 l’intervalle obtenu est l’intervalle de con?ance pour ? (de probabilit´e de con?ance 095) le moins long Remarque 4 Tr`es souvent lorsque le param
Estimation test d’hypothèse (BTS) -type des fréquences
L’intervalle de confiance au risque de 5 (ou au coefficient de confiance de 95 ) est [ 74 - 196 1 ; 74 + 196 1 ] = [ 7204 ; 7596 ] De même l’intervalle de confiance au risque de 1 est [ 74 - 258 1 ; 74 + 258 1 ] = [ 7142 ; 7658 ] Formule Dans une population on étudie un caractère de moyenne inconnue
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On peut choisir Ia comme intervalle de con?ance au seuil 95 de la proportion cherchée Par l’inégalité de Par l’inégalité de Bienaymé-Tchebychev on a l’intervalle I = [f a; f +a]; avec: P[
Comment calculer l’intervalle de confiance ?
9:35. Avecs= 6:86, l’intervalle de con?ance s’écrit : La taille de cet intervalle, souligne le manque de précision de l’estimation del’écart-type, la taille de l’échantillon y est pour beaucoup.
Comment calculer l’intervalle deconfiance ?
L’intervalle decon?ance devient alors : L’intervalle n’est pas contenu dans la spéci?cation. Notez l’augmentation sen-sible de la taille de cet intervalle par le simple fait de devoir estimer la varianceplutôt que de la supposer connue ; L’estimateur de la variance suit une loi du chi-deux à= (n 1) = 3degrésde liberté.
Qu'est-ce que l'estimation par in-tervalle de confiance ?
Laconnaissance des lois de ce estimateurs permet l’estimation par in-tervalle de con?ance et donc de préciser l’incertitude sur ces esti-mations : intervalle de con?ance d’une proportion, d’une moyennesi la variance est connue ou non, d’une variance. Retour auplan du cours.
Comment calculer le coefficient de confiance ?
Elle se calcule sur la base de cette formule : Za/2 x ?/? (n). Z a/2 est le coefficient de confiance, avec a = degré de confiance, ? = écart type et n = taille de l'échantillon. En plus court, il faut multiplier la valeur critique par l'erreur type. Partant, pour notre échantillon, on peut donc décomposer la formule en deux parties.
Past day
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 : nffufnffufpIC nnnnnn1 , 1)(
Cette approximation est parfaitement justifiée sur le plan théorique. En effet, d'après le théorème de Slutsky, on a : FF pp nnp 11.On en déduit donc que :
nFp FFN n nn (),101 loi nD'où :
Pu nFp
FFu n nn )11 où u est le fractile d'ordre 12 D de la loi N01,.Quand n est grand, l'intervalle de confiance bilatéral symétrique pour une proportion s'écrit donc au
niveau1D sous la forme indiquée :
fn est la réalisation de F n sur l'échantillon. - Sinon, construction d'intervalles de confiance " exacts » :On construit ces intervalles en considérant la fonction de répartition de la loi binomiale. Si la
probabilité de recouvrement de l'intervalle ne vaut pas exactement1 , on prend l'intervalle ayant la
plus petite probabilité de recouvrement parmi ceux ayant une probabilité de recouvrement supérieure à
1D. IC (p) =
fuff nfuff n nnn nnn 11Sylvie Rousseau 4
III/ Intervalles de confiance pour la variance d'une loi normaleSoient
X ~ N(m, ) X ,...,X
n 21et n variables i.i.d selon la loi de X.
1) Cas où l'espérance est connue
Soit SnXm ni in * 2 1 2 1 . On a nS n * 2 2 2 nD'où
PnS n 12 222 2 122
1 où 1 2 est le fractile d'ordre 1 de la loi 2 n, et 122
est le fractile d'ordre 12de la loi 2 n.
Quand l'espérance est connue, l'intervalle de confiance bilatéral pour la variance d'une loi normale s'écrit
donc au niveau1D sous la forme suivante :
s n est la réalisation de S n sur l'échantillon. Remarque : cet intervalle n'est pas centré car la loi du khi-deux n'est pas symétrique.2) Cas où l'espérance est inconnue
On considère la variance empirique modifiée
SnXX nin in ' 2 1 1 2 1 comme fonction pivotale pour ².On sait que
nSnn11 2 2 'On a donc
PnS n 12 222 2 122
11 où 1 2 est le fractile d'ordre 1 de la loi 2 1n, et 122
le fractile d'ordre 12de la loi 2 1n.
Quand l'espérance est inconnue, l'intervalle de confiance bilatéral pour la variance d'une loi normale s'écrit
donc au niveau1D sous la forme suivante :
s n est la réalisation de S n sur l'échantillon. IC ( 2 ) = nsns nn** 2 1 2222 2 21
IC ( 2 nsns 11 2 1 222
2 2 21
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