Faille normale

probabilité que les huit entreprises emploient aucun salarié est 0,328. 3° ≥7 = =7 + =8 = × 0,87 × 0,13 + × 0,87 × 0,13 ≈ 0,721 La probabilité qu'au moins sept entreprises n'emploient aucun salarié est 0,721. B. Loi normale 1° Réponse C : 0,86 Justification (non demandée) : suit la loi normale de moyenne 874 et d'écart type 10,5. Soit la variable aléatoire définie par : ≤ 890,5 = 859,5 − 874 ≤ 10,5 = , =1− = 0,87 = 0,13 ; suit 29 11 −Π − ≈ Π 1,57 − Π −1,38 = Π 1,57 − 1 − Π 1,38 21 7

suffit de calculer E(X²) à l’aide de la fonction « sommeprod ». =SOMMEPROD(pi ;xi ;xi) 3 L’écart-type C’est un indicateur qui permet de caractériser une loi. En effet, les lois sont définies par une moyenne et un écart-type (exemple : la loi Normale). Elle est notée σ et se calcule de la manière suivant : [pic] |paramètres statistiques |Age | |la moyenne |42 | |la variance |232 | |l'écart-type

intervalle de confiance, mais on utilise la table de Student, puisque la variable aléatoire est distribuée normalement, que l’écart type est estimé, et que n 30, on applique donc le Théorème Central Limite (TCL), qui nous permet d’utiliser une loi normale ici ; Pas besoin d’utiliser une table de Student. B. Faux, c’est la largeur de l’intervalle qui vaut 2,6 C. Vrai, plus le nombre de sujet augmente, plus l’intervalle de confiance est précis. D. Faux, c’est sa précision qui vaut 1, 3 = Largeur/2

probabilité suivie en toute rigueur par X ? Préciser ses paramètres. 2) On approche la loi de probabilité X par une loi de Poisson. Préciser le paramètre de cette loi de Poisson. Donner la probabilité de l’événement X ( 2. Sachant que X suit la loi normale N(100,0,4), calculer les probabilités suivantes : p1 = p(X ( 101,2), p2 = p(X > 101,2), p3 = p(99,6 ( X ( 100,4). Quand on jette un dé 12000 fois, quelle est la probabilité d’obtenir plus de 2500 fois le 6 ? d’obtenir entre 1950 et 2050 fois

aléatoires discrètes Moments et fonctions génératrices d’une v.a. discrète Couples de variables aléatoires discrètes. Indépendance Lois discrètes usuelles finies Lois discrètes usuelles infinies Variables aléatoires continues Loi normale ou de Laplace-Gauss Lois dérivées de la loi normale Lois continues Simulation d’une expérience aléatoire Convergences. Théorèmes limites. Approximations Vecteurs aléatoires gaussiens 27 33 37 44 48 56 62 68 72 80 85 90 97 99 105 Mathématiques L1/L2 : statistiques et

de 5% (), cfr calcul des intervalles de confiance). P-valeur (p-value) = P(tobs>=T ou plus extrême|H0)30 ou n=100, 200 ou 300, on va s’assurer qu’on est proche de la normalité (c-à-d que l’échantillon suit une loi normale). Ex : pour les porcs X (prise de poids) suit une loi normale dans l’échantillon, si elle ne l’était pas, ça n’irait pas. Application du test T à une moyenne : 1) On écrit l’hypothèse nulle et l’hypothèse alternative H0 : µ=u0 H1 : µu0 2) La statistique de test : On calcule

trouve e yk = 2907 ha k∈S et k∈S 2 yk = 154593 ha2 . 1. Donnez la valeur de l’estimateur sans biais classique de la moyenne de la population. 2. Donnez un intervalle de confiance ` 95% pour la moyenne. On rappelle que a le quantile d’une loi normale ` 95% est ´gal ` 1, 96. a e a Exercice II.5. Probabilit´ d’inclusion e Soit la population {1, 2, 3} et le plan de sondage suivant : 1 1 1 P[{1, 2}] = P[{1, 3}] = P[{2, 3}] = . 2 4 4 1. Est-ce un sondage al´atoire simple ? e 2. Calculez π1 , π2 et

donn´es X = {x t }N o` x t ∼ p(x) e t=1 u Variable ind´pendante et identiquement distribu´e (iid) e e Estimation param´trique e Famille de densit´s de probabilit´ p(x|θ) e e Estimation θ : les statistiques suffisantes de la densit´ e Avec une loi normale N (µ, σ 2 ), θ = {µ, σ} Estimation de θ ` partir de X a GIF-4101 / GIF-7005 (U. Laval) M´thodes param´triques e e C. Gagn´ e 2 / 32 Vraisemblance d’une estimation Vraisemblance d’une estimation param´tr´e par θ e e N l(θ)

1945. Le réseau autrichien est en grande partie électrifié. Il le fut sur certaines lignes dès 1912, mais n'a été réalisé sur la majorité des grandes lignes que dans les années 1950. La dernière locomotive à vapeur en service régulier, sur voie normale, a été déclassée en 1978. Plusieurs lignes à voie étroite sont exploitées par les ÖBB, la plus célèbre étant celle du MariazellBahn. Elle possède 5 700 km de voie ferrée dont 57% est électrifié. La SNCB ou Société nationale des chemins de fer

de m Th 2 : Théorème de la limite centrée ou théorème limite central Si X1; X2 ; . . . Xn sont n variables aléatoires indépendantes et de même loi de moyenne m et d'écart-type s alors la variable aléatoire suit approximativement une loi normale N (m, ) 2 Loi d'échantillonnage Problème : Etude du lien entre les caractéristiques d'une population et celle d'un échantillon de cette population. Dans cette partie on suppose la population connue et l'on étudie les échantillons. 2.1