Ancien Responsable Matière Hermeseis Posted January 2, 2020 Ancien Responsable Matière Share Posted January 2, 2020 Bonsoir! Je voudrais savoir dans quel cas la variance a pour formule et dans quel cas elle a pour formule np(1-p) Merci d'avance ! PS : Je voudrais aussi savoir quand est ce que l'on utilise le théorème central limite, je suis pas sure d'avoir compris à 100% à quoi cela servait Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
Solution charlot Posted January 3, 2020 Solution Share Posted January 3, 2020 Yop @Hermeseis ! Tu utilises la formule np(1-p) dans le cadre d'une loi binomiale. Tu utilises la formule [p(1-)]/n quand tu mesures la variance de l'estimateur d'une proportion. Pour rappel les intervalles de confiance permettent d'estimer une proportion dans une population, et c'est dans ce cadre que tu vas utiliser ta variance avec pour formule [p(1-)]/n. Tu as donc comme formule de l'intervalle de confiance : IC = [p-uxsqrt(V) ; p+uxsqrt(V)] = [p-uxsqrt([p(1-)]/n) ; p+uxsqrt([p(1-)]/n)] Ensuite pour ta seconde question, le fameux théorème central limite, ça te dit que la variable aléatoire de ton estimateur suit une loi normale qui se rapproche d'une loi normale centrée réduite si et seulement si on connaît la variance, et d'autant plus que l'échantillon est suffisamment grand. Et suffisamment grand c'est quoi ? --> nπ ≥ 5 et n(1-π) ≥ 5 si ta variable suit une loi de Bernouilli --> n ≥ 30 si ta variable suit n'importe quelle distribution Voilà, j'espère que c'est plus clair! Bon courage Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
Ancien Responsable Matière Hermeseis Posted January 3, 2020 Author Ancien Responsable Matière Share Posted January 3, 2020 C'est vraiment clair comme explication, j'ai tout compris! Merci beaucoup beaucoup!!! Bonne journée et tous mes voeux pour la nouvelle année ! Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
charlot Posted January 3, 2020 Share Posted January 3, 2020 Avec plaisiiir très bonne année a toi ! Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
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