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connaissance des lois de ce estimateurs permet l'estimation par in- tervalle de confiance et mations : intervalle de confiance d'une proportion, d'une moyenne

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programmes (résumé) : Interv de fluctuation Interv de confiance Seconde [ p − 1 √ n ; p + 1 √ n ] Sensibilisation Première Avec la loi binomiale xxx

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confiance mais en utilisant une loi "exacte", en l'occurrence, une loi binomiale Dans ce qui suit, nous allons nous intéresser à un échantillon aléatoire et simple  

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Confiance Th éorie approximation 1,96 ? intervalle ? Estimation Term 6 Approximation de la loi Binomiale par une loi normale • f équence observ ée −→ Fn 

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L'intervalle ainsi constitué est un intervalle de confiance de p au seuil de confiance α Pour éviter ce travail fastidieux, on utilise des abaques de loi binomiale

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Lorsque n est « grand » et np est « petit », on peut remplacer la loi binomiale L' intervalle de confiance de la variance σ2 se calcule `a partir de l'échantillon de 

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6 oct 2017 · intervalle de confiance de θ ou une estimation ensembliste de θ D'autre part, nous pouvons montrer que n̂πn,A suit une loi binomiale de

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Intervalles de confiance Tristan Mary-Huard, Colette Vuillet L'estimateur pMV suit donc `a un coefficient 1/n pr`es une loi binomiale Déduire de ce résultat

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Estimations et intervalles de confiance

Estimations et intervalles de confiance

Résumé

Cette vignette introduit la notion d"estimateur et ses propriétés : 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"incertitude sur ces esti- mations : intervalle de confiance d"une proportion, d"une moyenne si la variance est connue ou non, d"une variance.

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plan du cour s

1 Introduction

Le cadre est le suivant : on dispose de données observées (en nombre fini) et l"on désire tirer des conclusions de ces données sur l"ensemble de la popu- lation. On fait alors une hypothèse raisonnable : il existe une loi de probabilité sous-jacente telle que les "valeurs observables" des différents éléments de la population étudiée puissent être considérées comme des variables aléatoires indépendantes ayant cette loi. Un aspect important de l"inférence statistique consiste à obtenir des "esti- mations fiables" des caractéristiques d"une population de grande taille à partir d"un échantillon extrait de cette population. C"est un problème de décision concernant des paramètres qui le plus souvent sont : l"espérance mathématique ; la proportion p; la v ariance2. Ces paramètres sont a priori inconnus car la taille réelle de la population étant très grande, il serait trop coûteux de tester tous les éléments de la population. Ainsi, comme un échantillon ne peut donner qu"une information partielle sur la population, les estimations que l"on obtiendra seront inévitablement entachées d"erreurs qu"il s"agit d"évaluer et de minimiser autant que possible. En résumé, estimer un paramètre inconnu, c"est en donner une valeur ap-

prochée à partir des résultats obtenus sur un échantillon aléatoire extrait de lapopulation sous-jacente.

Exemple :Un semencier a récolté 5 tonnes de graines de Tournesol. Il a besoin de connaître le taux de germination de ces graines avant de les mettre en vente. Il extrait un échantillon de 40 graines, les dépose sur un buvard humide et compte le nombre de graines ayant évolué favorablement. On remarque que ce contrôle est de type destructif : l"échantillon ayant servi au contrôle ne peut plus être commercialisé. Il s"agit donc d"évaluer la proportionpdes graines de la population à grand effectif, présentant un certain caractèreX: succès de la germination. Même avec une population d"effectif restreint, un contrôle depne peut être calculée. Le modèle s"écrit commenréalisationsxide v.a.r. indépendantes de Ber- noulliXidéfinies par : X i=1si l"individuiprésente le caractèreX

0sinon.

Il est naturel d"estimerpparx

n=1n P n i=1xi;qui est la proportion des indi- vidus ayant le caractèreXdans l"échantillon. En effet, la LGN nous assure de la convergence en probabilité de la v.a.r.X=1n P n i=1Xivers l"espérance de X

1, c"est-à-direp;Xest l"estimateur de la proportionpetpest estimée par

la réalisationx ndeX. Dans l"expérience de germination, 36 graines ont eu une issue favorable avecxi= 1. La proportion estimée estx= 40=36 = 0;9 C"est une estimation diteponctuelle. D"autre part, dans toute discipline scien- tifique, il est important d"avoir une indication de la qualité d"un résultat ou encore de l"erreur dont elle peut-être affectée. Ceci se traduit en statistique par la recherche d"un intervalle, ditintervalle de confiance, dont on peut assurer, avec un risque d"erreur contrôlé et petit, que cet intervalle contient la "vraie" valeur inconnue du paramètre. Dans la suite nous nous intéresserons donc à deux types d"estimations : soit une estimation donnée par v aleurscalaire issue des réalisations des v.a.r.Xi: l"estimationponctuelle; soit une estimation donnée par un ensemble de v aleursappartenant à un intervalle : l"estimation parintervalle de confiancecontrôlé par un risque d"erreur fixéa priori.1

Estimations et intervalles de confiance

2 Estimation ponctuelle

2.1 Estimateur

Convergence

DÉFINITION1. - Unn-échantillon aléatoire issu d"une v.a.r.Xest un en- semble(X1;:::;Xn)denv.a.r. indépendantes et de même loi queX. Soitun paramètre associé à la loi deX, par exemple=E(X)ou= Var(X). À partir de l"observation d"un échantillon aléatoire(X1;:::;Xn), on souhaite estimer le paramètre. DÉFINITION2. - Un estimateurbndeest une fonction qui dépend unique- ment dun-échantillon(X1;:::;Xn). Il est dit convergent s"il est "proche" de au sens de la convergence en probabilité : pour tout >0, Pquotesdbs_dbs2.pdfusesText_2