Estimation statistique
    
      --- Introduction ---
    
  
 
Ce module regroupe pour l'instant 6 exercices sur les premiers estimateurs étudiés dans 
un cours d'inférence statistique.  
Certains exercices peuvent être abordés dans un cours portant sur les probabilités discrètes. 
Suivant le niveau de difficulté choisi, 
-  les questions des exercices
 Convergence d'estimateurs" et 
 Estimateurs pour un échantillon gaussien"
portent sur une classe plus ou moins grande d'estimateurs.
 
-   la formulation de la seconde question de l'exercice 
Répartition poissonnienne est différente.
 
Convergence d'estimateurs
Soit 
 une variable aléatoire dont la loi est définie par le tableau suivant :
 	 		 Soit 
 une suite de variables aléatoires indépendantes et de même loi que 
. 
	Lorsque 
 tend vers 
, la variable aléatoire  	
 converge avec probabilité 1 vers une constante. Quelle est la valeur de cette constante ? 	
Estimateurs pour un échantillon gaussien
 Soit 
 un -échantillon de variables	aléatoires  de loi normale, d'espérance 
 =    et de variance 
.	  On	pose 
 . 	Calculer la probabilité que  
Estimateurs empiriques
	On a répété une expérience aléatoire dans les mêmes conditions  fois. Le résultat d'une expérience est décrit par une variable  aléatoire 
 à valeurs dans {}. On dispose donc de  réalisations de la variable aléatoire 
. 
	Le tableau suivant donne le nombre de fois où chaque valeur a été observée au cours de ces  expériences : 	
 	Déterminer la valeur observée de .  
Répartition poissonnienne
On a représenté la position d'abeilles dans un champ de colza en fleur divisé en 	 parcelles de  m de côté. 	Le nombre d'abeilles observées dans chaque parcelle est reporté sur le carré de droite 	pour plus de clarté. 
		 
	parallel 0,0,0,,,0,+1,gray	parallel 0,0,,0,0,,+1,gray	linewidth 2 		 
	 
	parallel -0,-0,-0,,,0,+1,gray	parallel -0,-0,,0,0,,+1,gray	linewidth 2 		 
		On modélise le nombre d'abeilles dans chaque parcelle par des variables aléatoires 
 indépendantes  et de loi de Poisson de paramètre 
 inconnu.	1- Afin d'obtenir le diagramme en bâtons de la loi empirique de ces  observations, compléter le tableau suivant : 	 
 
		|   Abscisse des bâtons   | 	 
   |  
	
|  Hauteurs des bâtons  | 	 
  
  |  
	
	 
	 
	 	Bonne réponse! Voici le diagramme de la loi empirique :   
	 
		2-  
Quelle est la valeur de l'estimateur empirique de l'espérance de 
 ? 
	           Si on estime 
 par la  
 quelle est la valeur 	           de l'estimateur de 
 pour ces  observations ? 
  
 	    
	
Fonction de répartition empirique
	Le graphe ci-dessous représente la fonction de répartition empirique de  observations obtenues en répétant  fois la même expérience dans les mêmes conditions. 	
En déduire le nombre d'observations qui valent . 
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    - Description: collection d'exercices sur quelques estimateurs classiques en statistiques. interactive exercises, online calculators and plotters, mathematical recreation and games
 
    - Keywords: interactive mathematics, interactive math, server side interactivity, mathematics, statistics, probability,, estimation,expectation,standard_deviation,rv_convergence,normal_distribution,poisson_distribution,absolute_frequency,cumulative_distribution,statistics