Intervalle de confiance

invariante à 10 millisecondes près), et il faut déplacer le dynamomètre pour donner au rayon de rotation la même valeur. Rassembler les mesures dans un tableau Regressi. L’incertitude sur la masse sera prise nulle. Evaluer l’incertitude (à un niveau de confiance de 68%) sur la mesure de la force (plage de valeurs acceptables ?) et rentrer ces valeurs sous Regressi. ♠ Régler le logiciel pour qu’il affiche les ellipses d’incertitudes et la méthode du χ2. Tracer sous Regressi l’évolution de la force en fonction

non-conformités par unité),cartes D (démérites = comptage pondéré du pourcentage de non-conformités). CARTE DE CONTROLE PAR ATTRIBUTS Remarques : caractère mesurable peut être soumis à contrôle par attributs en le considérant comme conforme si sa valeur ∈ intervalle de tolérance et nonconforme dans le cas contraire. Dans tous les types de cartes, décision action ou pas prise au vu du dernier échantillon prélevé. Analyse périodique (fonction volumes fabriqués et maîtrise atteinte) des cartes remplies pendant

OBJECTIFS Quantitatif * Court terme * Faire connaitre le produit à un maximum de conducteurs de taxi-moto * Faire vendre le produit dans un intervalle de 1 mois a 15% de la cible * Moyen terme * Faire vendre le produit dans un intervalle de 3 mois a 40% de la cible * Long terme * Faire vendre le produit dans un intervalle de 6 mois a 90% de la cible * Couvrir toute la ville de Cotonou * Qualitatif * Court terme * Faire connaitre le nouveau produit et

résultats sont quasiment identiques si l’on travaille avec une population suffisamment nombreuse. L’échantillonnage ne donne qu’une estimation,aucune certitude. C’est le principe des sondages. On verra plus loin jusqu’à quel point on peut faire confiance à l’estimation donnée par la technique de l’échantillonnage. ☞ Méthode : on calcule la proportion d’individus de l’échantillon à posséder la propriété P. On l’appelle fréquence observée et on la note f. Intuitivement, on conçoit que cette fréquence

............................................................................................14 Chapitre 2 – Fonctions........................................................................................................................15 I – Intervalles.................................................................................................................................15 II – Définir une fonction........................................................................................

1/6 1 F(x) 1/6 2/6 3/6 4/6 5/6 6/6 III. VARIABLE ALEATOIRE CONTINUE Une variable aléatoire est continue si elle prend n'importe quelle valeur réelle appartenant à un intervalle donné. Exemple : Le poids est une variable aléatoire continue. La taille est une variable aléatoire continue. Un intervalle continu contient une infinité de valeurs. La probabilité d'obtenir exactement un résultat donné est généralement nulle, bien que ce résultat ne soit pas strictement impossible. p

devra pour chacun d’eux voir apparaitre le total de gauchers, puis la fréquence d’apparition des gauchers. b. Déterminer l’intervalle de fluctuation au seuil de 95%. c. Déterminer sur votre feuille de calcul le nombre d’échantillons étant dans cet intervalle. 2. Si l’on simulait des échantillons dont la taille est celle de votre, quelle serait l’intervalle de fluctuation au seuil de 95% ? A ce seuil, entre quels entiers devrait se situer le nombre de gauchers de votre classe ? Exercice 2 : (4

génération d'un n-échantillon de variables aléatoires de loi de Cauchy. Fournir un intervalle de confiance à 95% pour I pour n = 1000. ParagrapheSaisir votre réponse ici NewInsert equation |   | Enregistrer la réponse |   | 20. Question 4.3) (Points : 1,5)   |   | Proposer une méthode de Monte Carlo reposant sur la génération d'un n-échantillon de variables aléatoires de loi uniforme. Fournir un intervalle de confiance à 95% pour I pour n = 1000. Parmi ces 2 méthodes, laquelle est la meilleure

sortent de l’intervalle exprimé. Ici pour �̅� = 2σ on a [30,56 ; 29,54], donc notre série de trois mesures est comprise dans cette intervalle. On va donc choisir 1-α=95,44%. Ensuite dans la table de Student pour ddl=2 et α=0,05 donc υ=1 − 𝛼 2 =0,975. D’après la lecture dans la table de Student on a t=4,303. Ensuite on écrit l’intervalle de confiance y =30,055±0,143 avec Δy = 0,1433 Quentin LE COCQ Groupe D Vincent DUARTE 29/04/2016 Paul TASSIN TP n°1 Résilience 5 / 5 III

Question fermée = possibilité d’analyse plus grande et plus riche. 7) Que représente un intervalle de confiance ? Comment l’erreur d’échantillonnage intervient-elle dans son calcul ? Ce sont deux bornes à l’intérieur desquelles se situe la valeur réelle de la proportion à laquelle on s’intéresse. On estime la proportion grâce au sondage, pour sortir du sondage, alors on évalue avec des intervalles de confiances. 95% de chances que la réalité se situe dans telle ou telle borne. On a donc un risque