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Niveau Licence Maths 1e ann
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Statistiques mathématiques : Estimation de m (échantillon)

Posté par
YlangYlang
13-11-09 à 09:04

Bonjour,

Dans le cadre d'un cours de statistiques  mathématiques, il nous est demandé de faire un exercic d'estimation d'une variable.
Il y a 4 questions, et je bloque uniquement sur la dernière, que je vais vous exposer (je ne vois pas quelle méthode utiliser).

Voici l'énoncé :

Une machine produit des tiges dont la longueur X suit une loi normale N(m,σ2)
m est inconnu et σ2 = 0.02.
Le client de cette entreprise reçoit  10000 tiges et veut estimer m à partir d'un échantillon aléatoire de N tiges tirées au hasard le lot de 10000 tiges. Les Xi sont indépendamment distribuées.

Après avoir posé diverses questions sur des intervalles de confiance, sur des estimateurs biaisés, convergents, etc...il nous est posé la question suivante :

On sait que la longueur des tiges doit être comprise entre 23.60 et 23.70 (sinon le client n'en voudra pas). L'entreprise veut donc déterminer m qui garantit une proportion maximale de tiges viables.
On nous demande la valeur qu'il faut donner à m pour que la proportion des tiges viables soit maximale.

Et là je ne vois vraiment pas quoi utiliser. J'ai essayé le maximum de vraisemblance, j'ai essayé de chercher un intervalle de confiance avec 100% de confiance (même si je trouve la démarche en soit bizarre)...comme ça n'était pas concluant j'ai essayé avec un intervalle de confiance à 99% en supposant que X barre = 23.63 (dans une question précédente, il est question d'application nunérique avec ce X barre).
Mais en réalité ça n'a pas de sens de procéder ainsi parce que c'est X barre qu'on cherche et pas vraiment l'intervalle de confiance, puisqu'on l'a déjà (m compris entre 23.60 et 23.70) !!

Quelqu'un m'a dit qu'il fallait dériver la fonction de répartition par rapport à m et et poser cette dérivée = 0. Mais j'ai là aussi quelque problèmes pour démarrer les calculs....

Pourriez-vous m'indiquer la démarche à suivre ??

Je vous en remercie par avance.

YlangYlang

Posté par
thierry45mada
Je n'y vois pas clair 13-11-09 à 10:43

Je ne suis pas du tout un expert en stats, mais... je ne vois pas où est le problème si je ne me trompe pas dans la lecture de l'énoncé.

1) ² est fixé, donc son influence sur la réponse cherchée est accessoire, voire nulle.
2) apparemment, on ne cherche pas à mesurer m mais à déterminer la valeur que m devrait avoir pour minimiser le rejet.
3) m doit être compris entre 23,6 et 23,7

Intuitivement, je dirai que, s'il y a un minimum, il ne peut être QUE à l'une des bornes (23,6 ou 23,7) ou au milieu des bornes (par considération de l'indépendance de la production vis à vis de la valeur de m).

Comme çà ne peut pas être l'une des bornes (sinon la moitié de la production serait à jeter), la réponse est m=23,65

Honnêtement, çà me paraît tellement trivial que je dois commettre une ENORME erreur, mais je n'ai pas trouvé laquelle.

A suivre

Posté par
niparg
re : Statistiques mathématiques : Estimation de m (échantillon) 13-11-09 à 19:12

bonsoir
je pense qu'il faut prendre pour valeur de m le milieu du segment [23.60;23.70]soit 23.65
il est clair que m[23.60;23.70]
on veut G (m)=p(23.60<X<23.70)=p(<T<)maximum où=(23.60-m)/0, =(23.70-m)/0 et T la loi normale centrée et réduite
G(m)=()-()
ce maximum est atteint pour G'(m)=0
G'(m)=\frac{1}{sqrt{2\pi}}e^{-\beta^2/2}-\frac{1}{sqrt{2\pi}}e^{-\alpha^2/2}
G'(m)=0\beta^2=\alpha^2-=0m=23.65
sauf erreur

Posté par
niparg
re : Statistiques mathématiques : Estimation de m (échantillon) 13-11-09 à 19:18

est la fonction de répartition de T
\beta^2-\alpha^2=(\beta-\alpha)(\beta+\alpha):erreur de frappe:il faut retenir +=0 ce qui donne m=23.65

Posté par
YlangYlang
re : Statistiques mathématiques : Estimation de m (échantillon) 13-11-09 à 19:52

Merci !

C'est exactement comme ca que je voyais le calcul à réaliser, mais j'avais du mal à le formaliser, à visualiser la méthode à suivre (notamment : je n'ai pas pensé à centrer et à réduire !).

Merci beaucoup niparg.


YlangYlang

Posté par
YlangYlang
re : Statistiques mathématiques : Estimation de m (échantillon) 14-11-09 à 15:32

Bonjour,

Je suis en train de rédiger la réponse à la question en essayant de détailler et de justifier au maximum les résultats.

Je tombe alors sur un problème.

Je vous l'expose :

On veut P(23.60 < X < 23.70) = G(m)

Posons T= \frac {X - m} {\sigma}

Alors P(23.60 < X < 23.70) = P(\frac{23.60-m}{\sigma}  <  T < \frac{23.70-m}{\sigma} )
On pose \alpha = \frac{23.60-m}{\sigma} , \beta = \frac{23.70-m}{\sigma}
 \\
P(\alpha < T < \beta) = P(T<\beta) - P(T<\alpha)
 \\
On sait qu'une fonction de repartition P(X< r) = \int_{-\infty}^{r} f(x)dx

Donc
G(m) = \int_{-\infty}^{\beta} f(x)dx - \int_{-\infty}^{\alpha} f(x)dx
donc G'(m) = .... et là je ne vois pas pourquoi quand on dérive on passe à ce qu'a trouvé niparg.
Le -\infty n'apparaît dans la dérivée alors que le \alpha et le \beta apparaîssent.
Pourquoi ?

Merci par avance pour votre aide.

YlangYlang

Posté par
YlangYlang
re : Statistiques mathématiques : Estimation de m (échantillon) 14-11-09 à 15:37

En fait en réflêchissant, je pense que ça vient du fait qu'en - l'infini l'exponentielle tend vers 0 non ?

Merci

YlangYlang

Posté par
niparg
re : Statistiques mathématiques : Estimation de m (échantillon) 14-11-09 à 16:45

bonjour
par définition xF(x)=\bigint_{-\infty}^xf(t)dtest la primitive de f qui vérifie lim F(x)=0 quand x-
donc F'(x)=f(x)

Posté par
YlangYlang
re : Statistiques mathématiques : Estimation de m (échantillon) 14-11-09 à 16:55

D'accord. Effectivement c'est un détail que je n'avais pas en mémoire.

Merci.

YlangYlang

Posté par
YlangYlang
re : Statistiques mathématiques : Estimation de m (échantillon) 14-11-09 à 17:02

Rebonjour,

J'ai oublié de vous poser une autre question sur le résultat.

Vous avez dit :

\beta^2-\alpha^2=(\beta-\alpha)(\beta+\alpha):erreur de frappe:il faut retenir \beta+\alpha=0 ce qui donne m=23.65


Pourquoi faut-il retenir cette partie-là de l'équation ?

Merci par avance.

YlangYlang

Posté par
niparg
re : Statistiques mathématiques : Estimation de m (échantillon) 14-11-09 à 17:06

en fait ici vous avez G(m)=\bigint_{\alpha(m)}^{\beta(m)}\(f(t)) dt
donc G'(m)=(f(\beta(m)))(\beta'(m))-(f(\alpha(m)))(\alpha'(m))
comme \beta'(m)=\alpha'(m)=-1/\sigma, le résultat que j'ai donné pour G'(m) est à multiplier par ce nombre ,ce qui ne change rien au résultat

Posté par
niparg
re : Statistiques mathématiques : Estimation de m (échantillon) 14-11-09 à 17:09

-=0 (23.70-m)-(23.60-m)=0!



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