Distributions d’échantillonnage pour des proportions

Slides:

Advertisements

Présentations similaires

L’échantillonnage & Ses Fluctuations

Advertisements

Statistique II Chapitre 3: Tests d’hypothèses

Comparaison d’une moyenne observée à une moyenne théorique

Probabilités et statistiques au lycée

STATISTIQUE INFERENTIELLE L ’ESTIMATION

Les tests d’hypothèses (II)

Les tests d’hypothèses (I)

TESTS RELATIFS AUX CARACTERES QUANTITATIFS

Echantillonnage Introduction

Collecte de données F. Kohler.

Comparaison de deux moyennes observées

Inférence statistique

Les TESTS STATISTIQUES

Les TESTS STATISTIQUES

Échantillonnage-Estimation

Dr DEVILLE Emmanuelle J D V 12/07/2006

Régression -corrélation

variable aléatoire Discrète

Lectures Volume obligatoire: Chapitre 8

Enseigner les Probabilités en Bac Pro 3 ans

Fluctuations d’une fréquence selon les échantillons, Probabilités

2. Expériences aléatoires et modélisation

Méthodes de Biostatistique

Régression linéaire simple

Échantillonnage (STT-2000)

Mathématiques Les statistiques et probabilités en STI2d/STL

Comprendre la variation

Comprendre la variation dans les données: Notions de base

IA IPR Académie de Rennes Réfléchir à la conception et à la mise en œuvre dune simulation 1 Simulation d'une expérience aléatoire Rendre compte.

Université dOttawa - Bio Biostatistiques appliquées © Antoine Morin et Scott Findlay :47 1 Concepts fondamentaux: statistiques et distributions.

La statistique Définitions et méthodes. La statistique est la branche des mathématiques qui collecte, classe, analyse et interprète des données afin den.

Théorie… Inférence statistique: étude du comportement d’une population ou d’un caractère X des membres d’une population à partir d’un échantillon aléatoire.

TEST d’ADEQUATION A UNE LOI EQUIREPARTIE

Distribution d’échantillonnage

ÉCHANTILLONNAGE AU FIL DES PROGRAMMES Stage : nouveaux programmes de première Novembre 2011.

Lectures Volume du cours : Chapitre 7

Méthodes de Biostatistique

Scénario Quatre hommes entrent en collision un dans l'autre dans un ascenseur plein de personnes. En conséquence ils laissent tomber leurs téléphones cellulaires.

Théorème de la limite centrale l’inférence statistique

Test d'hypothèse pour des proportions:

Concepts d’échantillonnage statistique. Introduction Échantillon représentatif – Supprime la subjectivité / biais – Une confiance plus grande dans les.

Le chalut – l’échantillonnage pour connaître la composition des captures Shrimp trawler:

Marquez cette valeur sur le diagramme à points de la question 6. La moyenne réelle des nombres de lettres par mots dans la population de l'ensemble des.

STATISTIQUES DESCRIPTIVES

Intervalles de confiance pour des proportions L’inférence statistique

Échantillonnage (STT-2000)

Concepts fondamentaux: statistiques et distributions

STATISTIQUE INFERENTIELLE LES TESTS STATISTIQUES

L’erreur standard et les principes fondamentaux du test de t

Concepts préliminaires sur les études de recherche Population: le groupe entier de personnes ou d'objets sur lequel un chercheur veut apprendre quelque.

Intervalles de fluctuation et de confiance. Dans une population, la proportion d’individus ayant un caractère donné est notée p Population.

Études de Marché MBA Hivers 2006 La recherche par sondage.

University of Ottawa - Bio 4118 – Applied Biostatistics © Antoine Morin and Scott Findlay 13/08/2015 6:59 PM Bootstrap et permutations.

Échantillonnage (STT-2000)

Analyse des données. Plan Lien entre les statistiques et l’analyse des données Propagation des erreurs Ajustement de fonctions.

Sommaire des deux processus aléatoires Il faut distinguer soigneusement entre l'échantillonnage aléatoire et l'affectation aléatoire. Ceux sont des techniques.

ECOLE DES HAUTES ETUDES COMMERCIALES

1 Licence Stat-info CM3 a 2004 V1.2Christophe Genolini Problème des groupes Un amphi de 200 élèves : loi normale moyenne X et écart type s –Un élève :

Statistique Descriptive Les Paramètres de Tendance Centrale

LOI NORMALE LOI STUDENT ECHANTILLONS ET TESTS DE MOYENNE

BIOSTATISTIQUES Définitions.

ECHANTILLONAGE ET ESTIMATION

Tests relatifs aux variables qualitatives: Tests du Chi-deux.

Académie européenne des patients sur l'innovation thérapeutique Rôle et notions élémentaires des statistiques dans les essais cliniques.

Scénario Quatre hipsters entrent en collision un dans l'autre dans un ascenseur plein de personnes. En conséquence ils laissent tomber leurs téléphones.

Formation Green Belt Lean Six Sigma

Introduction aux statistiques Intervalles de confiance

Seconde 8 Chapitre 10: Echantillonnage M. FELT 1.

23/05/2016 Déterminer la taille des échantillons notion sous-jacente : puissance d'un test Claire Chabanet fonction F4, étendre l'écran configurer le diaporama,

Transcription de la présentation:

Distributions d’échantillonnage pour des proportions

Symboles conventionnels pour représenter des paramètres et des statistiques associées

L’échantillonnage des bonbons Reese’s Pieces

Enregistrez les résultats de vos échantillons (la variable d’intérêst est si un bonbon est de couleur orange)

Un applet pour simuler le processus d’échantillonnage des bonbons est disponible au http://www.rossmanchance.com/applets/Reeses3/ReesesPieces.html

Distributions d’échantillonnage des proportions La distribution des proportions calculées pour tous les échantillons possibles d'une taille donnée (seléctionnés à partir d'une population particulière) est un concept théorique que l'on appelle la distribution d'échantillonnage des proportions. La distribution des proportions d'échantillonnages resultant d’une simulation fournit une approximation à la distribution d'échantillonnage théorique (de la proportion d’intérêt) L'augmentation du nombre d'échantillons générés par la simulation nous permet de mieux discerner la tendance à long terme de la distribution des proportions, en nous donnant une approximation plus évidente à la distribution d’échantillonnage théorique.

Théorème limite centrale (TLC) pour des proportions d'échantillonnage Hypothèses Supposons q'un échantillon aléatoire simple de taille égale à n sera choisi à partir d'une grande population (plus de 10 fois plus grande que l'échantillon) ayant une proportion réelle (de l’attribut d'intérêt) égale à π. Supposons en outre que ce processus pourrait être répété un très grand nombre de fois essentiellement sous les mêmes conditions, générant ainsi une distribution des proportions, p-chapeau, calculées pour tous ces échantillons (l’on appelle la «distribution d’échantillonnage de la proportion»)

Théorème limite centrale (TLC) pour des proportions d'échantillonnage Conclusions Alors nous pouvons prédire que la distribution d'échantillonnage de la proportion p-chapeau aura les trois caractéristiques suivantes: Forme: Sa forme sera approximativement normale. Centre: Sa moyenne sera égale à π. Dispersion: Son écart-type sera égale à RacineCarrée([π(1-π)/n]) Conditions techniques : Cette approximation à la distribution normale devient de plus en plus précise en augmentant la taille de l'échantillon (n) ET elle est généralement considérée comme valide si deux conditions techniques sont remplies: nπ > 10 et n(1-π) > 10.