Les estimateurs
Du paramètre inconnu à son estimation ponctuelle : paramètre et statistique, estimation de la moyenne, de la proportion et de la variance (division par n − 1), biais, variance, convergence et erreur quadratique moyenne.
- 27 cartes
- 6 thèmes
- Gratuit
Le programme, thème par thème
Le poids de chaque thème suit celui que lui donne l'examen.
- Notions
- Questions
- Ranger et relier
- Les chiffres
- Mises en situation
- Comprendre
Quelques cartes du deck
Échantillon : de quoi s'agit-il ?
Voir la réponse
Partie d'une population, tirée au hasard, sur laquelle on mesure ce qu'on voudrait connaître de la population entière.
On ne peut presque jamais mesurer toute la population : on mesure l'échantillon et l'on en déduit une valeur approchée, toujours entachée d'un aléa.
Qu'affiche ce programme ?
```python
import statistics
t = [4, 6, 8]
print(statistics.variance(t), statistics.pvariance(t))`4 2.66666666666666652.6666666666666665 44 42.6666666666666665 2.6666666666666665
Voir la réponse
4 2.6666666666666665variancetraite la liste comme un échantillon et divise par n − 1 : 8 / 2 = 4.pvariancela traite comme une population entière et divise par n : 8 / 3.Un … décrit la population et reste fixe ; une … se calcule sur l'échantillon et change d'un tirage à l'autre.
Voir la réponse
Un paramètre décrit la population et reste fixe ; une statistique se calcule sur l'échantillon et change d'un tirage à l'autre.
La moyenne µ de toutes les requêtes de l'année est un paramètre ; la moyenne de 40 requêtes tirées au hasard est une statistique qui sert à l'estimer.
Estimateur : de quoi s'agit-il ?
Voir la réponse
Formule appliquée aux données d'un échantillon pour approcher un paramètre inconnu de la population.
Comme l'échantillon est aléatoire, sa valeur l'est aussi : deux échantillons donnent deux valeurs différentes. La valeur obtenue sur un échantillon donné s'appelle l'estimation.