qcm 3 ccb

[31100.pdf]

Slt !!

 

est ce que il aurait était juste de raisonner pour la b) (faux), que la variable X  ne suit pas une loi de poisson car on est pas dans une situation de comptage ? et pour la d) l'estimation du pourcentage ne suit-elle pas une loi de bernouilli ?

en effet il est marqué dans le cours :  X suit une loi de Bernouilli B(pi) de paramètre pi inconnu: on estime pi par par la proportion observée p et on estime var(X) par p(1-p)

 

merci d'avance à la personne qui m'éclairera

[windu]

Coucou,

 

Pour le QCM3 item B, il faut regarder les conditions puisque tu comptes bien un nombre d'adultes dans un échantillon : en revanche, si tu pars avec p = 305/1000 = 0,305 tu as p > 0,1 donc les conditions ne sont pas respectées, c'est pour cela que l'item est compté faux. 

 

Pour le QCM3 item C (je suppose que tu parlais plutôt de celui-ci ?), ce n'est pas une loi de Bernoulli qui permet de modéliser la situation. Une loi de Bernoulli serait de prendre un individu et de dire que X = 1 s'il fume (réussite) et X = 0 s'il ne fume pas (échec). Une loi binomiale serait avec une variable X qui indique le nombre d'individus qui fument dans un échantillon de taille n avec la répétition n fois de la loi de Bernoulli que je t'ai indiquée juste avant. Dans le cas d'une variable donnant un pourcentage, tu ne peux utiliser ni loi de Bernoulli ni loi binomiale : même si chacune est effectivement basée sur une probabilité que l'on peut exprimer en pourcentage, ce sont deux choses différentes de parler des paramètres ou des valeurs que peuvent prendre les variables. 

 

En espérant que ce soit clair, n'hésite pas à me dire si tu as besoin que je sois plus concret  

[31100.pdf]

Merci

Et du coup je comprends pas cette partie du cours . Pourtant on nous dis biens qua sa suit une loi de bernouilli

[Rom142]

Salut @N31100 !

 

Je n’ai pas bien compris ta question, une loi binomiale converge vers une loi de Poisson quand le nombre d’événements n de ton échantillon est grand (tend vers + l’infini). 
Si c’est la loi de Poisson que tu n’as pas bien compris retiens juste les 3 conditions qui suivent:

On l’utilise dans le cas où il y a un événement qui arrive un grand nombre de fois et n’est pas majoré (n est trèès grand et à priori il y a pas de limite, on formalise ça en disant que n>30) pour une situation qui arrive rarement (une probabilité faible, on dit que p<0,1). (Une troisième condition est que np doit être "fixé").

L’exemple le plus courant est de prendre le nombre d’accidents de la route sur un intervalle de temps donné. On a bien un n supérieur à 30, il n’est pas majoré (rien ne nous dit que d’un coup il y a une limite au nombre d’accidents de la route dans l’intervalle) et c’est un événement qui est assez rare (malgré le nombre de fois où les gens prennent la route tous les jours, seule une très petite partie est concernée par les accidents de la route). Dans cet exemple on peut utiliser un loi de Poisson.

 

Voilà, je ne sais pas si j’ai répondu à ta question, si ce n’est pas le cas n’hésite pas à re préciser ce que tu n’as pas compris, on se fera un plaisir de te répondre !ヾ(•ω•`)o