Intervalle de confiance

93. u=0.842 donc L4=877.62 mm. Donc les classes sont : [361 ; 517,68] [517.68 ; 643.36] [643.36 ; 751.93] [751.93 ; 877.62] [877.62 ; 1388]. Il faut que 80% des intervalles doivent contenir au moins 5 évènements.Soit ni lenombre d’évènement dans chaque classe i.On a donc n1=5 ; n2=8 ;n3=6 ;n4=8 ;n5=4. On a bien 80% des intervalles contiennent au moins 5 évènements. Donc d’après le cours on a  Conclusion : On a ajusté par la loi normale. donc on accepte H0pour un risque de 5% et l’échantillon

partir de l’échantillon. On va plus souvent faire des intervalles de confiance en médecine car on cherche généralement à étendre les résultats d’une étude sur un échantillon à la population générale. s² = L’intervalle de pari (à 95%) signifie qu’on connait la valeur d’un paramètre dans la population et qu’on a 95% de chance que le paramètre que l’on mesurera dans l’échantillon appartienne à l’intervalle que l’on a donné. L’intervalle de confiance (à 95%) signifie que l’on a mesuré un paramètre dans

. . . . . . . 3 Estimation par intervalle de confiance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.1 Cas général . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2 Estimation d’une moyenne théorique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2.1 Construction de l’intervalle de confiance de la moyenne inconnue m d’une population gaussienne N (m, σ 2) où σ 2 est connue . . . . . . . . 3.2.2 Construction de l’intervalle de confiance d’une moyenne m d’une population

entier relatif non nul ; x a ln(u ( x)) ; À partir de ces exemples, on met en évidence une expression unifiée de la dérivée de la fonction x a f (u ( x)) , mais sa connaissance n’est pas une capacité attendue. Primitives d’une fonction sur un intervalle. • Connaître et utiliser des primitives des fonctions de référence. x a eu ( x) . • Déterminer des primitives de fonctions de la forme u ′u n , n entier u′ relatif différent de − 1 , , u ′e u . u Pour les primitives de u′ , on se

114 Chapitre 7 : La régression linéaire Nous chercherons à apporter des réponses aux questions suivantes : - la liaison entre les deux variables Y et X est-elle significative ? Autrement dit, peut-on ou non admettre que a = 0 ? - quels intervalles de confiance retenir pour les paramètres du modèle a et b ? - pour une valeur donnée de X , comment estimer la valeur correspondante de Y ? 3.2. Hypothèse de normalité La résolution de ces problèmes nécessite de compléter le modèle, en admettant pour

Abdessamad OUCHEN, ENCG Fès, USMBA Fès 6 Le présent cours de « Statistique appliquée » se compose de trois chapitres : Chapitre 1- Les lois usuelles continues et l’échantillonnage ; Chapitre 2- L’estimation ponctuelle et l’estimation par intervalle de confiance; Chapitre 3- Les tests statistiques, la régression simple et la régression multiple. Pr. Abdessamad OUCHEN, ENCG Fès, USMBA Fès 7 Références bibliographiques (liste non exhaustive) : • ELHAFIDI (Mouloud) et TOUIJAR (Driss), Eléments de

RAPPORT DE STAGE INTERVALLES Licence 3 Information-Communication Année universitaire 2009/2010 SOMMAIRE Introduction………………………………………………………………………………………………………………………….5 Glossaire……………………………………………………………………………………………………………………………….4 I. L’entreprise et son milieu 6 1. Présentation économique et sectorielle du street marketing 6 2. Présentation de l’évolution de son secteur d’activité 7 A. La structure du marché 7 B. La concurrence directe et indirecte 8 3. Présentation des méthodes

argile Flocons très brillants Couleur blanc argile Intervalles de fusion (±0,1°C) Premier essai Premier essai Début Fin Début Fin 113,7 114,9 114,3 115,1 Deuxième essai Deuxième essai Début Fin Début Fin 114,5 115,2 114,5 115,3 Tableau 5 : Valeurs calculées importantes et intervalles de fusion moyens Valeurs calculées % de récupération 72,2% Rendement idéal 99,8% Intervalle de fusion moyenne acétanilide purifié (±0,2) 114,1 à 115,1 Intervalle de fusion moyenne acétanilide de référence ( 0

200] est une variable quantitative discrète. E) Aucune de ces réponses n’est correcte. QCM 3 : A propos des intervalles de confiance. Donnez les vraies. A) Le risque  est la probabilité de se tromper dans l’estimation de m. B) Plus la taille de l’échantillon augmente, plus la valeur de la précision de l’intervalle de confiance est grande. C) L’intervalle de confiance se nomme également intervalle au risque . D) N est l’effectif au niveau de l’échantillon, n est l’effectif au niveau de la population

estimateur sans biais. INTERVALLES DE CONFIANCE En général, dans les enquêtes par sondage, on se borne à estimer des moyennes. Mais il est aussi important de contrôler la qualité de l’estimateur en construisant des intervalles de confiances. Pour cela il faut connaitre la distribution de probabilité au moins asymptotique de l’estimateur. De manière générale, un intervalle de confiance d’un estimateur ϴ pour un niveau alpha α sera donné par : A partir de cet intervalle nous pouvons caractériser