Intervalle de confiance

littérature, les auteurs Gherna R et Pienta P (16) ont donné un intervalle d’activité des antibiotiques. En effet pour l’ampicilline, les diamètres d’inhibition enregistrés doivent être compris entre (16 – 22) mm pour affirmer que le médicament contient un principe actif. Dans nos tests, seules les concentrations de [60 – 30 – 15] µg/ml ont 67 donné pour l’étalon et pour l’échantillon des diamètres d’inhibition compris dans cet intervalle. Ainsi les concentrations de [7,5 – 3,75] µg/ml ont donné

es :  1) La méthode de l’intervalle de confiance  ESITH ING CP2                                                                       Prévisions de la demande                                                           Mohamed EL MESKINI  13    2) La méthode du double intervalle de confiance  3) La méthode du test de moyenne  4) Détection par régression (Connaitre le modèle de régression multiple)    La méthode de l’intervalle de confiance  Cette méthode suppose la normalité des observations

les résultats sont éparpillés dans l’échantillon. Un écart-type nul indique que tous les résultats dans l’échantillon sont pareils. Les mesures de variation permettent aussi de trouver les intervalles de confiance. Nous pouvons dire que la moyenne a un examen est de 78%, mais grâce aux intervalles de confiance qui sont précises jusqu’à 99%, il est possible de dire que nous sommes sur à presque 100% que la moyenne se trouve entre 75% et 81%. Les marges des mesures de variations sont donc plus grandes

estimation des param`tres m et σ. e c) Donner un intervalle de confiance au niveau 95%, puis 98%, de la masse moyenne m d’un oeuf. d) Tester si la moyenne de cette variable est ´gale ` 56. e a Exercice 2 – On suppose que le poids d’un nouveau n´ est une variable normale d’´cart-type e e ´gal ` 0,5 kg. Le poids moyen des 49 enfants n´s au mois de janvier 2004 dans l’hˆpital de e a e o Charleville-M´zi`res a ´t´ de 3,6 kg. e e ee a) D´terminer un intervalle de confiance ` 95% pour le poids moyen d’un nouveau n´

la moyenne doivent avoir un sens.  Pas de numéros de téléphone ou de départements ! Variables « discrètes » qui prennent des valeurs isolées (généralement des nombres entiers) et en nombre fini (des notes à un examen), Variables « par intervalles », ou classes ou en escalier Variables « continues » (objets théoriques » : entre deux valeurs, il en existe une troisième. 4. Structure des données (leur rôle et non leur type) a) Il existe deux statuts pour une variable : Les variables

asymptotique de la moyenne 12 5.3.3. Distribution d’échantillonnnage asymptotique de la fréquence 12 6. Estimation 13 6.1. Estimation ponctuelle 13 6.1.1. Moyenne 13 6.1.2. Fréquence 13 6.1.3. Variance, écart-type 13 6.2. Estimation par intervalle de confiance 13 6.2.1. Moyenne 13 1 VARIABLES ALEATOIRES 2 6.2.2. Fréquence 14 7. Correction des exercices 16 7.1. Correction de l’exercice 7 16 7.2. Correction de l’exercice 8 17 7.3. Correction de l’exercice 9 17 7.4. Correction de l’exercice

Prévision : incertitude et intervalle de confiance • Modèle • Données ? ? = ? + ?? ? + ? ? ? ? , ? ? ? = 1, ⋯ , ? • Estimation ?? = ? + ? ?? • Prévision pour ? + ?  Si ? ?+ℎ connu : ?? ?+ℎ = ? + ? ? ?+ℎ  Si ? ?+ℎ inconnu : ?? ?+ℎ = ? + ? ?? ?+ℎ • Sources d’incertitude sur la prévision Construction d’un  Si ? ?+ℎ connu : ? , ? intervalle de confiance  Si ? ?+ℎ inconnu : ? , ? , ?? ?+ℎ approprié12 Remarques introductives Intervalle de confiance d’une prévision : Rappels

chapitre 1). Dans le cadre des distributions de probabilités plus particulièrement, on peut écrire, pour une variable discrète : P( X ≤ 1 ) = P( X = 0 ) + P( X = 1 ) Une variable continue quant à elle peut prendre n’importe quelle valeur d’un intervalle. Des distributions de probabilités sont adaptées à ces deux types de variables : Loi hypergéométrique Loi binomiale Loi de Poisson Loi de Pascal Loi Normale ou LaplaceGauss Loi de Student Loi du Khi-Deux Loi de Fisher-Snédécor Lois des variables

3.3 Estimation d’une proportion . . . . . . . . . . . . . . . . Intervalle de confiance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.4.1 G´n´ralit´s . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e e e 3.4.2 Intervalle de confiance pour une moyenne . . . . . . . . . 3.4.3 Intervalle de confiance pour la variance d’une variable gaussienne . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.4.4 Intervalle de confiance pour une proportion . . . . . . . . Tests de conformit´ e 4

longueur e e e est de 0, 952 ` 10−3 pr`s. a e D. Intervalle de confiance 1. Estimation ponctuelle Proportion des chaudi`res sans d´faut dans l’´chantillon: f = e e e 94 = 0, 94 est donc une estimation ponctuelle de p. 100 2. Estimation de p avec un intervalle de confiance. Intervalle au coefficient de confiance 95%: 0, 94 − 1, 96 0, 94 × 0, 06 ; 0, 94 + 1, 96 100 0, 94 × 0, 06 ≃ [0, 893; 0, 986] 100 94 = 0, 94. 100 donc: Intervalle au coefficient de confiance 95%: [0, 89; 0, 99] 3. ” Le pourcentage p est