Convergence d'estimateurs
Soit
une variable aléatoire dont la loi est définie par le tableau suivant :
$val13 Soit
une suite de variables aléatoires indépendantes et de même loi que
. $val23
Lorsque
tend vers
, la variable aléatoire
$val24 converge avec probabilité 1 vers une constante. Quelle est la valeur de cette constante ?
Estimateurs pour un échantillon gaussien
Soit
un $val9-échantillon de variables aléatoires de loi normale, d'espérance
= $val7 et de variance $m_sigma
. On pose
$val58. Calculer la probabilité que $val59
Estimateurs empiriques
On a répété une expérience aléatoire dans les mêmes conditions $val6 fois. Le résultat d'une expérience est décrit par une variable aléatoire
à valeurs dans {$val11}. On dispose donc de $val6 réalisations de la variable aléatoire
.
Le tableau suivant donne le nombre de fois où chaque valeur a été observée au cours de ces $val6 expériences :
$val14 Déterminer la valeur observée de $val24.
Répartition poissonnienne
On a représenté la position d'abeilles dans un champ de colza en fleur divisé en $val8 parcelles de $val10 m de côté. Le nombre d'abeilles observées dans chaque parcelle est reporté sur le carré de droite pour plus de clarté.
parallel 0,0,0,$val13,$val15,0,$val7+1,gray parallel 0,0,$val13,0,0,$val15,$val7+1,gray linewidth 2 $val17
parallel -0,-0,-0,$val13,$val15,0,$val7+1,gray parallel -0,-0,$val13,0,0,$val15,$val7+1,gray linewidth 2 $val18
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 $val8 observations, compléter le tableau suivant :
Abscisse des bâtons |
$(val28[$m_k]) |
Hauteurs des bâtons |
|
$val33 Bonne réponse! Voici le diagramme de la loi empirique :
$val38
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 $val8 observations ?
Fonction de répartition empirique
Le graphe ci-dessous représente la fonction de répartition empirique de $val6 observations obtenues en répétant $val6 fois la même expérience dans les mêmes conditions.
$val25En déduire le nombre d'observations qui valent $val21.