Séance n˚1 : estimation de la densité de probabilité

Ce TP aura pour objet de familiariser les étudiants avec quelques notions de bases de probabilités et d'initier `a la programmation sous Matlab Matlab est un  

Séance 5 : Exercices récapitulatifs sur l'estimation ponctuelle i=1 X2 i ∼ χ2 n, dont on connaıt la densité On a ainsi IE [ˆ θ ] = IE [nθ Z ] Les éléments d'une population poss`edent un caract`ere X qui suit une loi de probabilité dont la

7 mai 2018 · 4 séances de 1h30 en amphithéâtre (cours) 1 Statistiques descriptives 2 Introduction à le déroulement des phénomènes observés n'est pas prévisible à l'avance Le calcul des probabilités propose des modèles simplificateurs du L 'histogramme de même effectif approche une densité exponentielle

couvre l'analyse combinatoire, le calcul des probabilités, les lois de probabilités d'usage courant et les Les excellents ouvrages de Grais (Chapitres 1 à 3, pages 1 à 168) et de Saporta (Chapitres Enfin, selon l'expression consacrée, ce texte n'engage que son auteur 6 6 Densité d'une variable aléatoire continue

Ce premier tome1 est consacré à ce que l'on appelle les probabilités dis- cours ou en TD, mais je n'ai pas souhaité cloisonner a priori une curiosité Ces exercices ne se substituent pas aux séances de TD et à leurs fiches d'exercices à chaque événement observable, avec par convention une masse totale égale à 1 

En effet, ce type d'histogramme n'est rien d'autre qu'une estimation de la densité de probabilité à partir d'expériences 1 Crayonnez sur un bout de papier, 

Séance 5 Intervalles de confiance Estimation Dans toute cette partie Φ désigne la fonction On considère un n−échantillon (X1,X2, , Xn) de X et on note Sn = n ∑ k=1 (1) Calculer la probabilité d'obtenir une paire lors d'un tirage de deux cartes Déterminer la fonction de répartition Gn et une densité gn de Mn

pour les séances de TP avec le logiciel R ce résultat 2) Appliquer cette fonction pour l = 2 5 et simuler un échantillon de taille n = 100 – Tracer H-1) on sait simuler des nombres pseudo aléatoires suivant la loi de densité g II-e) Estimer la densité de chacune des coordonnées et comparer graphiquement avec la

Le cours est composé de 18 séances de 1h20 incluant les travaux dirigés Il est suivi de 4 utilisant la courbe des effectifs cumulés N1, ,Nr ou des fréquences cumulées, pF1,¤¤¤ ,Frq, dans le cas Définition au moyen de la notion de densité de probabilité fpxq Exemple Estimation ponctuelle et intervalle de confiance I

1 2 2 Vitesse de convergence et estimation de l'erreur Monte Carlo 4 J STOEHR De façon générale, si δ = ∫Rd h(x)f (x)dx, avec f un densité de probabilité sur Rd et h une Soit (Xn)n≥1 une suite de variables aléatoires réelles i i d de loi ν telle que h(X1) soit ν- Ce point sera abordé dans les séances