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R2020


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Bonjour, j'aurais quelques questions:

 

1) Ici je n'ai pas compris la B ... qu'est ce qu'il aurait fallu pour que l'item soit vrai ?https://zupimages.net/viewer.php?id=21/01/oxhg.png

 

2)https://zupimages.net/viewer.php?id=21/01/65uf.png là je n'ai pas compris les items A et B quelqu'un pourrait me les re expliquer svp ?

 

3) dans ce qcm comment on sait que c'est un intervalle de pari ? on ne nous donne pas le pourcentage dans la population pourtant du coup j'ai eu 2 items faux (ça fait mal ahah) 

https://zupimages.net/viewer.php?id=21/01/m3pn.png et pour la A vu que pi=0,5 je comprend pas pq c'est faux 

 

enfin petit question j'ai cherché mais je n'ai pas trouvé à quoi ressemblerai  "un graphe à composantes superposées" quelqu'un aurait une idée ? https://zupimages.net/viewer.php?id=21/01/8kh1.png

 

Voilà, merci d'avance ☺️

Posted
il y a 2 minutes, Lilou a dit :

1) Ici je n'ai pas compris la B ... qu'est ce qu'il aurait fallu pour que l'item soit vrai ?https://zupimages.net/viewer.php?id=21/01/oxhg.png

Il aurait fallu diviser par l'écart-type du genre : Z = \frac{X-\mu }{\sigma } 

 

il y a 6 minutes, Lilou a dit :

2)https://zupimages.net/viewer.php?id=21/01/65uf.png là je n'ai pas compris les items A et B quelqu'un pourrait me les re expliquer svp ?

A est fausse j'imagine car l'espérance de s² sera toujours égale à la variance peut importe ton estimateur

B est aussi fausse car la variance est divisée par n 

 

il y a 8 minutes, Lilou a dit :

3) dans ce qcm comment on sait que c'est un intervalle de pari ? on ne nous donne pas le pourcentage dans la population pourtant du coup j'ai eu 2 items faux (ça fait mal ahah) 

https://zupimages.net/viewer.php?id=21/01/m3pn.png et pour la A vu que pi=0,5 je comprend pas pq c'est faux 

On fait un intervalle de pari quand on est dans une démarche de déduction donc on connait les paramètres de notre population pi ou/et mu

Pour la randomisation il faut avoir 50 50 et dans ton item il commence à te dire "oui peut-être que c'est vraiment égale à 50" donc tu vires direct

 

il y a 12 minutes, Lilou a dit :

enfin petit question j'ai cherché mais je n'ai pas trouvé à quoi ressemblerai  "un graphe à composantes superposées" quelqu'un aurait une idée ? https://zupimages.net/viewer.php?id=21/01/8kh1.png

Je te mets un graphe rien que pour twa ici 😍 https://zupimages.net/viewer.php?id=21/01/ogjp.png

Mais si t'as d'autres questions sur les graphes tchèke directement la partie qui concerne les statistiques descriptives elle a mis tous les graphes avec leur image qui peuvent tomber au concours 😉

Posted
Il y a 5 heures, Bch14 a dit :

On fait un intervalle de pari quand on est dans une démarche de déduction donc on connait les paramètres de notre population pi ou/et mu

Justement comme tu sais que c'est une déduction ? Car on nous donne la loi binomiale ?

Il y a 5 heures, Bch14 a dit :

Pour la randomisation il faut avoir 50 50 et dans ton item il commence à te dire "oui peut-être que c'est vraiment égale à 50" donc tu vires direct

 

l'item est vrai du coup justement il n'y aura pas 50 50 c'est pour ça que je ne comprend pas trop ☹️ 

Il y a 5 heures, Bch14 a dit :

Je te mets un graphe rien que pour twa ici 😍 https://zupimages.net/viewer.php?id=21/01/ogjp.png

Mais si t'as d'autres questions sur les graphes tchèke directement la partie qui concerne les statistiques descriptives elle a mis tous les graphes avec leur image qui peuvent tomber au concours 😉

trop cool merci bcp 

Posted
il y a 39 minutes, Lilou a dit :

Justement comme tu sais que c'est une déduction ? Car on nous donne la loi binomiale ?

Non pas du tout c'est le TAT qui nous donne un moyen mémo :

induction (on part des résultats d'un échantillon qu'on extrapole à une population) => confiance  

déduction (on part des résultats de la population qu'on applique aux échantillons) => pari

 

Il y a 6 heures, Lilou a dit :

2)https://zupimages.net/viewer.php?id=21/01/65uf.png là je n'ai pas compris les items A et B quelqu'un pourrait me les re expliquer svp ?

@Chat_du_Cheshire ou @LuMaths une explication pour l'item A ?☺️

 

Posted
il y a 40 minutes, Bch14 a dit :

Non pas du tout c'est le TAT qui nous donne un moyen mémo :

induction (on part des résultats d'un échantillon qu'on extrapole à une population) => confiance  

déduction (on part des résultats de la population qu'on applique aux échantillons) => pari

Oui oui mais comment tu sais que c'est un intervalle de pari ? 😅

Posted (edited)

@Lilou car ils te disent que la variable X a une moyenne μ et une variance σ² => pari (déduction)

si ça avait été une variable X avec une moyenne "m" et une variance "" => dans ce cas là ça aurait été de confiance (induction)

Edited by Bch14
  • Ancien Responsable Matière
Posted
13 hours ago, Lilou said:

@LuMaths ou @Hypnos si vous avez 2 min je veux bien de vos explis ☺️

J’arrive après mon cours

Posted
Il y a 4 heures, Bch14 a dit :

@Lilou car ils te disent que la variable X a une moyenne μ et une variance σ² => pari (déduction)

si ça avait été une variable X avec une moyenne "m" et une variance "" => dans ce cas là ça aurait été de confiance (induction)

ahhhhhh d'accord je ne savait pas !!! merci bcp bcp 

  • Ancien Responsable Matière
  • Solution
Posted

salut @Lilou et @Bch14

 

22 hours ago, Bch14 said:

Il aurait fallu diviser par l'écart-type du genre : Z = \frac{X-\mu }{\sigma } 

niquel

 

22 hours ago, Lilou said:

2)https://zupimages.net/viewer.php?id=21/01/65uf.png là je n'ai pas compris les items A et B quelqu'un pourrait me les re expliquer svp ?

pour la A, cela traduit que l'estimateur est sans biais. On. dit qu'il est convergeant quand sa variance vaut 0

Pour la B c'est sur n car on parle de la pop

 

22 hours ago, Lilou said:

et pour la A vu que pi=0,5 je comprend pas pq c'est faux

car en effet, la randomisation. peut faire avoir un effectif qui varie du 50/50, mais compris dans un intervalle de pari à 95%

 

22 hours ago, Lilou said:

enfin petit question j'ai cherché mais je n'ai pas trouvé à quoi ressemblerai  "un graphe à composantes superposées" quelqu'un aurait une idée ? https://zupimages.net/viewer.php?id=21/01/8kh1.png

et voilà

 

wuzy.gif

 

est-ce plus clair ?

Posted
il y a 45 minutes, Hypnos a dit :

On. dit qu'il est convergeant quand sa variance vaut 0

mais ici   \sigma ^{2} > 0

  • Ancien Responsable Matière
Posted
1 hour ago, Bch14 said:

mais ici   \sigma ^{2} > 0

Désolé si la variance de le stimateur vaut 0

donc que V(s2)=0

  • Ancien Responsable Matière
Posted
3 minutes ago, Bch14 said:

je suis dsl @Hypnos je veux pas être rabat joie hein 😷 mais V(s²) n'existe pas d'après le poly du tat à moins que j'ai rien capté https://zupimages.net/viewer.php?id=21/01/jbz4.png

Mais même si tu voulais dire l'espérance de s² d'après la formule E(s²)= sigma² et sigma²>0

vb4e.png

 

pour tout ce qui est estimateur, il faut se référer au poly du prof, c'est le seul support de qualité disponible à ce sujet

Posted

ça marche @Hypnos juste une dernière question mais je te jure c'est pas pour t'embêter ☺️ est-ce qu'on peut dire du coup que l'estimateur de moyenne et de proportion sont aussi sans biais et convergent ?

Posted
Le 06/01/2021 à 13:40, Lilou a dit :

 

3) dans ce qcm comment on sait que c'est un intervalle de pari ? on ne nous donne pas le pourcentage dans la population pourtant du coup j'ai eu 2 items faux (ça fait mal ahah) 

https://zupimages.net/viewer.php?id=21/01/m3pn.png 

Ok j'ai compris merci bcp @Hypnos mais j'ai encore un pb avec cette question 😅😂 je ne vois pas ou on nous donne ça: variable X a une moyenne μ et une variance σ² 

dans l'énoncé dsl ....

  • Ancien Responsable Matière
Posted
5 hours ago, Bch14 said:

ça marche @Hypnos juste une dernière question mais je te jure c'est pas pour t'embêter ☺️ est-ce qu'on peut dire du coup que l'estimateur de moyenne et de proportion sont aussi sans biais et convergent ?

Oui en effet

1 hour ago, Lilou said:

Ok j'ai compris merci bcp @Hypnos mais j'ai encore un pb avec cette question 😅😂 je ne vois pas ou on nous donne ça: variable X a une moyenne μ et une variance σ² 

dans l'énoncé dsl ....

On nous donne π = 0,5

donc on va avoir π +\-2sqrt(p(1-0)/n^2)

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