« 90% de nos trains arrivent à lheure! »
énoncé exercice : « Le retard sur un trajet train de 6h15 Marseille-Paris est en moyenne: 10mn avec écart type 3mn; Encadrement du retard? »
Faire des mathématiques, cest raisonner Comment intégrer les probas dans cette perspective?
Soit Ri la variable aléatoire: Retard (en mn) sur train de 6h15 Mrs-Paris le jour i Loi du retard Ri?
Un échantillon (X i ) i=1…n est: un n-uple de variables aléatoires, indépendantes, de même loi. (x i ) i=1…n en est une réalisation
Moyenne d'échantillon : X = ( X i )/n : E(X i ) = m donc E(X) = m; Indépendance des X i : Var X = (Var X i )/n
Le retard est une erreur: Ri = Ti-T, où Ti = temps de trajet jour i T: temps de trajet annoncé
Si Ri suit une loi Gauss N(10; 3): Alors: P[ σ < Ri < σ] = 0.95
Alors, sur un trajet: Le retard est, au seuil 95%, compris entre: 4mn et 16mn
Si on ne connaît pas la loi de Ri? Hypothèses raisonnables:
Les retards Ri sont des V.A Indépendantes De même loi, despérance 10, décart type 3
Les Ri ne sont pas identiques Mais sont de même loi…inconnue TCL: La loi de la moyenne déchantillon est une loi normale, pour n assez grand.
Intervalle de fluctuation de la moyenne: Au seuil de confiance 95%: [ (σ/n); (σ/n)]
Sur 36 trajets: le retard MOYEN est, au seuil 95%, compris entre 9mn et 11mn …quelle que soit la loi de chaque retard Ri!
Sur 3600 trajets: le retard MOYEN est, au seuil 95%, compris entre 9mn54s et 10mn6s
Doù lestimation De la moyenne: 10 mn Puis, de lécart-type…
Et cest ainsi que lon peut justifier les hypothèses… Aller retour réalité-modèle- réalité:
Observation échantillon de variables aléatoires (Ri) dont (r i ) i=1…n en est une réalisation donne moyenne (et écart type) observés.
De l'observation à la modélisation: Construction dun intervalle de confiance aussi fin que lon veut à partir dun échantillon de taille assez grande.
De la modélisation à l'observation Construction d'intervalles de fluctuation
La loi normale intervient à deux niveaux: - Pour l approximation de la loi de la moyenne d un SEUL échantillon (Xi) de taille n assez grande;
Pour un échantillonnage: Si on fait 1000 échantillons de 36 relevés de « retard… », alors 95% des échantillons donneront un retard moyen compris entre 9 et 11mn…
Lois des erreurs: (n grand) Les moyennes des erreurs suivent des lois normales, si n assez grand La multiplication des mesures « normalise » les erreurs...
Autres pistes: Une usine fabrique des pièces dont le diamètre est une variable aléatoire suit une loi normale; l'erreur Ei sur la pièce i est une variable aléatoire despérance nulle (compensation)
Pour estimer distance Terre Soleil: 400 mesures donne une précision 20 fois meilleure qu'une seule mesure
Gauss : Les erreurs de mesures suivent des lois normales : Echantillon gaussien