ASI (L2) : TP3 Calculs probabilistes avec Excel et Rstat



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Transcription:

ASI (L2) : TP3 Calculs probabilistes avec Excel et Rstat Objectifs du TP : Savoir utiliser Excel et Rstat pour calculer des moyennes pondérées, des variances pondérées et savoir faire des approximations par la loi binomiale et la loi de Poisson y compris le calcul du χ 2 d adéquation. 1. Calculs probabilistes avec Excel 1.1 Premiers calculs Soit X une variable aléatoire qui prend ses valeurs x i avec les probabilités respectives p i définies par : x i 0 1 2 5 9 p i 0.30 0.20 0.2 0.1 (illisible) Trouver la probabilité manquante puis calculer la moyenne pondérée de X, sa variance pondérée et son écart-type avec Excel. On commencera par créer une colonne correspondant à X 2 et on calculera la moyenne des carrés. On lira l aide sur la fonction SOMMEPROD pour trouver une solution plus courte. On comparera avec Excel m(x 2 ) m(x) 2 et m( (X m(x)) 2 ). A quelles phrases correspondent ces formules? la différence entre la moyenne des carrés et le carré de la moyenne, la moyenne du carré des écarts à la moyenne. Calculer avec Excel la variable centrée issue de X, la variable réduite issue de X puis la centrée réduite issue de X.

1.2 Excel comme outil probabiliste exploratoire Peut-on trouver deux valeurs y 1 et y 2 équiprobables dont la moyenne est m y = 3, 123456 et la variance est V y = 1, 654321? Pourquoi? Idem avec z 1 et z 2 pour V z = 3, 123456 et m z = 1, 654321. 1.3 Les moyennes Calculer les moyennes arithmétique, géométrique, harmonique et quadratique avec Excel des deux valeurs x = 2et y = 8. Rappel : m a (x, y) = (8 + 2)/2 = 10/2 = 5. m g (x, y) = 8 + 2 = 16 = 4 m h (x, y) = 1/((1/2) + (1/8)) = 8/5 = 1.6 m q (x, y = (2 2 + 8 2 )/2 = 34 = 5.83 Essayer avec les n valeurs 1,2, 3... 10. Au passage, qui connait les formules? Le formulaire des lois statistiques du cours peut-il nous aider? http://www.info.univ-angers.fr/pub/gh/wstat/tablois.ps Oui, car c est la loi uniforme. Comment retrouver un de ces résultats avec le panneau des lois statistiques discrètes usuelles à l adresse? http://www.info.univ-angers.fr/pub/gh/vitrine/democgi/loisstatp.htm Taper U 1 10. 1.4 Valeurs de la loi Binomiale Comment se sert-on de la fonction LOI.BINOMIALE pour afficher les valeurs de la loi binomiale B(30; 0, 04) avec Excel? Idem avec la page web loisstatp. 2

1.5 Approximation par la loi Binomiale (début) Des essais récents sur 145 échantillons de 30 cartes-mères de P8 fournissent le tableau suivant de nombre de cartes-mères défectueuses : x i 0 1 2 3 4 5 6 7... 30 n i 44 55 29 10 5 1 1 0... 0 Quelle est la somme totale des effectifs? Quelle est la loi binomiale candidate? Quelles sont les probabilités associées fournies par Excel? Quels sont les effectifs entiers correspondants? On vérifie que la somme totale des effectifs Nt = n i vaut bien 145. La loi binomiale à considérer est ici B(n, p) avec n = 30. Pour p, puisque la moyenne pondérée vaut m = x i.n i /Nt = 1.2 = n.p, on déduit que p = 0.04. Les 12 premières valeurs de la loi binomiale B(30; 0, 04) ainsi que leur produit par 145 sont x i p i p i.145 arrondi 0 0.2938576 42.6093520 43 1 0.3673221 53.2617045 53 2 0.2219237 32.1789365 32 3 0.0863037 12.5140365 13 4 0.0242729 3.5195705 4 5 0.0052591 0.7625695 1 6 0.0009130 0.1323850 0 7 0.0001304 0.0189080 0 8 0.0000156 0.0022620 0 9 0.0000016 0.0002320 0 10 0.0000001 0.0000145 0 11 0.0000000 0.0000000 0 3

Les termes d ordre supérieur à 12 sont négligeables. La somme des 9 premières probabilités est 0.9999825, soit après multiplication par 145, un total de 144.9974625 ce qui ressemble beaucoup à 145. 1.6 Calcul du χ 2 Rappeler la formule de comparaison du χ 2. Quelles sont les conditions d application? On pourra utiliser la page http://www.info.univ-angers.fr/pub/gh/wstat/formules.ps Donner la valeur du χ 2 pour O i 5 12 11 6 T i 7 10 10 7 A quelle valeur de la table k:\stat_ad\chi2.dbf faut-il comparer au risque de première espèce α = 5 %? Fonction Excel correspondante? Que peut-on en conclure? Valeurs observées : 5 12 11 6 Valeurs théoriques : 7 10 10 7 Somme des théoriques : 34 = somme des observées. CHI-DEUX avec 4 valeurs = 1.21428571 pour 3 ddl (degrés de liberté) Détail : Différences 2.00-2.00-1.00 1.00 Cumul 0.57 0.97 1.07 1.21 Valeur de chi2 lue dans la table a 5 % en arrondi : 7.815 pour 3 ddl au seuil de 5 % 4

Conclusion : au risque... on accepte... La fonction Excel correspondante (comme indiqué dans formules.ps) est nommée KHIDEUX.INVERSE. Vérifier que KHIDEUX.INVERSE(0.05;3) fait bien 7,81. 1.7 Approximation par la loi Binomiale (fin) Terminer l approximation par la loi Binomiale des lots de cartes-mères défectueuses. Pour appliquer le calcul du χ 2, il faut regrouper des classes. On obtient finalement les valeurs théoriques 43, 53, 32 et 17 mises en regard des valeurs observées 44, 55, 29 et 17. Le χ 2 est alors de 0,38 et il indique que ce sont des valeurs proches (le χ 2 maximal est 7.81 pour 3 ddl). On écrit donc la phrase légale : au risque de 5 % on accepte l hypothèse que les valeurs observées suivent la loi théorique B(30; 0, 04). 2. Calculs probabilistes avec Rstat Reprendre le calcul de m X et σ X puis celui de la variable centrée issue de X, de la variable réduite issue de X et enfin de la variable centrée réduite issue de X. Vérifier les calculs de moyennes. Montrer la fonction dbinom (passer sous silence pour l instant pbinom, qbinom et rbinom) pour afficher les valeurs de B(30; 0, 04). Utiliser le fichier k:\stat_ad\tp3_cm.r à l aide de l instruction source pour éviter de saisir les valeurs pour les lots de carte-mère défectueuses. Essayer de faire l approximation binomiale pour ces lots, y compris le calcul du χ 2. Montrer le fichier rbasexos.ps cité sur la page http://www.info.univ-angers.fr/pub/gh/wstat/asi.htm 5