Vous connaissiez sans doute http://www.audiencestv.com/ qui donnait chaque
jour des infos sur les...audiences des chaines.
Et bien c'est fini :
"
Après 2 ans et demie d'existence, Audiences TV doit malheureusement
s'arrêter.
En effet, Médiamétrie, la société qui mesure les audiences de la télévision
en France, et donc la propriétaire des audiences, me met en demeure de
cesser immédiatement la diffusion d'audiences télé à travers mon site. "
Extrait de: http://fr.wikipedia.org/wiki/Loi_des_grands_nombres
"plus on augmente la taille de l'échantillon plus les caractéristiques statistiques du tirage (l'échantillon) se rapprochent des caractéristiques statistiques de la population."
Voilà. Stats de base.
Parce tant qu'on y est, ils n'avaient qu'à en prendre qu'1 au lieu de 3150. Franchement....
Soyons pédagogique avec un exemple simple:
De ta famille je ne connais que toi. Sur un individu, je ne peux pas faire d'extrapolation et juger de l'intelligence de l'ensemble. (1 seul individu n'est pas assez représentatif)
Par contre, si je rencontre tes parents, et que je découvre qu'ils sont comme toi, je n'aurai pas besoin de rencontrer tes cousins pour me faire une idée de la famille. (au bout d'un moment, ce n'est pas parce qu'on augmente l'échantillon que l'incertitude diminue significativement).
C'est plus clair?
Sinon, patiente un peu, tu comprendras dans quelques années lorsque tu étudieras ca en Terminale...
-- Rémi
sylvain a écrit :
Rémi wrote:
Extrait de: http://fr.wikipedia.org/wiki/Loi_des_grands_nombres
"plus on augmente la taille de l'échantillon plus les caractéristiques
statistiques du tirage (l'échantillon) se rapprochent des
caractéristiques statistiques de la population."
Voilà.
Stats de base.
Parce tant qu'on y est, ils n'avaient qu'à en prendre qu'1 au lieu de 3150.
Franchement....
Soyons pédagogique avec un exemple simple:
De ta famille je ne connais que toi. Sur un individu, je ne peux pas
faire d'extrapolation et juger de l'intelligence de l'ensemble. (1 seul
individu n'est pas assez représentatif)
Par contre, si je rencontre tes parents, et que je découvre qu'ils sont
comme toi, je n'aurai pas besoin de rencontrer tes cousins pour me faire
une idée de la famille. (au bout d'un moment, ce n'est pas parce qu'on
augmente l'échantillon que l'incertitude diminue significativement).
C'est plus clair?
Sinon, patiente un peu, tu comprendras dans quelques années lorsque tu
étudieras ca en Terminale...
Extrait de: http://fr.wikipedia.org/wiki/Loi_des_grands_nombres
"plus on augmente la taille de l'échantillon plus les caractéristiques statistiques du tirage (l'échantillon) se rapprochent des caractéristiques statistiques de la population."
Voilà. Stats de base.
Parce tant qu'on y est, ils n'avaient qu'à en prendre qu'1 au lieu de 3150. Franchement....
Soyons pédagogique avec un exemple simple:
De ta famille je ne connais que toi. Sur un individu, je ne peux pas faire d'extrapolation et juger de l'intelligence de l'ensemble. (1 seul individu n'est pas assez représentatif)
Par contre, si je rencontre tes parents, et que je découvre qu'ils sont comme toi, je n'aurai pas besoin de rencontrer tes cousins pour me faire une idée de la famille. (au bout d'un moment, ce n'est pas parce qu'on augmente l'échantillon que l'incertitude diminue significativement).
C'est plus clair?
Sinon, patiente un peu, tu comprendras dans quelques années lorsque tu étudieras ca en Terminale...
-- Rémi
Séb
>> Extrait de: http://fr.wikipedia.org/wiki/Loi_des_grands_nombres
Voilà. Stats de base.
Parce tant qu'on y est, ils n'avaient qu'à en prendre qu'1 au lieu de 3150. Franchement....
Les statistiques, même de bases, sont une science beaucoup plus précise et complexe que tu ne sembles le penser. Et je pense qu'un statisticien n'aura pas trop de mal à démontrer qu'un échantillon de taille "1" n'est représentatif que dans un nombre très limité de cas. En revanche, un échantillon ayant pour taille 1/8000e de la population totale, peut être très franchement représentatif.
Ensuite, quand je vois les abérations qu'on peut rencontrer sur Wikipedia (j'ai pas fouillé la partie scientifique, mais c'est le cas sur un bon nombre d'articles d'architecture notamment), j'ai tendence à prendre 2 paires de pincettes avec cette "source officielle".
Séb
>> Extrait de: http://fr.wikipedia.org/wiki/Loi_des_grands_nombres
Voilà.
Stats de base.
Parce tant qu'on y est, ils n'avaient qu'à en prendre qu'1 au lieu de
3150.
Franchement....
Les statistiques, même de bases, sont une science beaucoup plus précise et
complexe que tu ne sembles le penser.
Et je pense qu'un statisticien n'aura pas trop de mal à démontrer qu'un
échantillon de taille "1" n'est représentatif que dans un nombre très limité
de cas. En revanche, un échantillon ayant pour taille 1/8000e de la
population totale, peut être très franchement représentatif.
Ensuite, quand je vois les abérations qu'on peut rencontrer sur Wikipedia
(j'ai pas fouillé la partie scientifique, mais c'est le cas sur un bon
nombre d'articles d'architecture notamment), j'ai tendence à prendre 2
paires de pincettes avec cette "source officielle".
>> Extrait de: http://fr.wikipedia.org/wiki/Loi_des_grands_nombres
Voilà. Stats de base.
Parce tant qu'on y est, ils n'avaient qu'à en prendre qu'1 au lieu de 3150. Franchement....
Les statistiques, même de bases, sont une science beaucoup plus précise et complexe que tu ne sembles le penser. Et je pense qu'un statisticien n'aura pas trop de mal à démontrer qu'un échantillon de taille "1" n'est représentatif que dans un nombre très limité de cas. En revanche, un échantillon ayant pour taille 1/8000e de la population totale, peut être très franchement représentatif.
Ensuite, quand je vois les abérations qu'on peut rencontrer sur Wikipedia (j'ai pas fouillé la partie scientifique, mais c'est le cas sur un bon nombre d'articles d'architecture notamment), j'ai tendence à prendre 2 paires de pincettes avec cette "source officielle".
Séb
Bernard Grychowski
On Fri, 09 Sep 2005 03:28:31 +0200, sylvain wrote:
Rémi wrote:
Extrait de: http://fr.wikipedia.org/wiki/Loi_des_grands_nombres
"plus on augmente la taille de l'échantillon plus les caractéristiques statistiques du tirage (l'échantillon) se rapprochent des caractéristiques statistiques de la population."
Voilà. Stats de base.
C'est rare que je dise cela : mais quel âne ce Sylvain, il n'y comprend strictement rien, il ne sait pas lire et il donne des lecons et il conseille de reviser ses cours. Il n'a surement jamais suivi de cours de stat, et s'il en a suivi c'est pire, il n'a rien compris et fait semblant. Il n'y a aucune honte à ne pas maitriser un domaine, a ne pas avoir fait de longues etudes, mais je trouve particulierement stupide de ne pas maitriser un sujet et de vouloir donner des lecons aux autres. Non seulement il se base sur Wikipedia pour argumenter, ce qui est quand meme faible, mais en plus il ne comprend pas ce qu'il y a de marqué. Voici la totalité du passage, mais il ne cite que le passage qui l'arrange :
"Essentiellement, la loi des grands nombres indique que lorsque l'on fait un tirage aléatoire dans une série de grande taille, plus on augmente la taille de l'échantillon plus les caractéristiques statistiques du tirage (l'échantillon) se rapprochent des caractéristiques statistiques de la population. Mais il est intéressant de noter que le taille de l'échantillon à prendre pour approcher les caractéristiques de la population initiale ne dépend que faiblement voire pas du tout de la taille de la série initiale : pour un sondage au Luxembourg ou aux États-Unis, il suffit, pour obtenir une précision égale de prendre un échantillon de même taille"
Effectivement il est dit que plus on augmente la taille de l'echantillon, plus on se rapproche des vraies valeurs de la population d'origine, mais sans jamais les atteindre. Meme si je prend un echantillon de taille identique à la population d'origine, je n'aurais pas les valeurs de la population d'origine. Pourquoi : parce qu'un echantillon doit etre tiré aléatoirement et de manière équiprobable. Exemple : si j'ai une population de 1000 individus et que je tire un échantillon de 1000 individus (ce qui est à priori stupide, autant étudier toute la population, mais c'est pour démontrer mon propos) il y a peu de chances que j'ai les 1000 personnes de la population initiale. Pourquoi ? ; parce que chaque tirage d'une personne doit se faire de la meme maniere que celui des autres. Le principe est donc le suivant : je tire une personne, je note ses caractéristiques, puis je la remet dans le lot et je tire une nouvelle personne, qui peut eventuellement être la même. Car en effet si j'élimine la première personne du 2eme tirage, les probablilités ne seront plus les memes entre le premier et le deuxieme tirage, et la loi des grands nombres ne pourra pas s'appliquer.Je peux donc tirer un échantillon de 5000 personnes dans une population de 1000 personnes, et le seul moyen de trouver de manière certaine dans l'échantillon les valeurs de la population d'origine serait de prendre un échantillon de taille infinie, ce qui est évidemment imposssible. Mais où Sylvain est de mauvaise foi, (ou qu'il ne comrpend pas), c'est qu'il élimine la suite de la définition de Wikipedia disant qu'avec la meme taille de l'échantillon on a une précision identique que l'on etudie la populaiton du Luxembourg ou des Etats Unis. Et je démontre mon propos. Je veux estimer le salaire moyen en France. Je tire aléatoirement un échantillon de 100 personnes et je trouve un salaire moyen de 1300 euros et un ecart type de 50 euros. Quelle conclusion puis je en tirer. Je calcule l'intervalle de confiance suivant : [1300-1.96*50/10;1300+1.96*50/100]=[1290.20;1309.80] ceci veut dire que j'ai 95% de chances que cet intervalle contienne le vrai salaire moyen de la population totale. Etudions les paramètres de cet intervalle 1.96 est la valeur correspondant à une probabilité de 95%, si je veux augementer la précision, c'est à dire avoir plus de chances que cet intervalle contiennent la vraie valeur, alors ce paramètre augmente, ci qui a pour effet d'augementer l'amplitude l'intervalle. 10 est la racine de la taille de l'échantillon ici, 100. Donc si on augmente la taille de l'échantillon, ca va avoir pour effet de diminuer l'amplitude de l'intervalle, les 2 bornes de l'intervalles vont se rappocher, et vont tendre vers une valeur limite lorsque la taille de l'échantillon va tendre vers l'infini. La taille de la population d'origine n'intervient donc absolument pas dans le calcul des bornes de l'intervalle. La précsion de l'estimation est donc totalement indépendante de la taille de la population totale. Et il n'y a pas débat sur le sujet, tous les statisticiens sont d'accord la dessus.
Moi j'ai l'habitude lorsque je ne maitrise pas un sujet de femer ma gueule, ou alors de dire il me semble que ...., et surtout de na pas faire comme Sylvain de critiquer les autres en faisant semblant de savoir Ici, je sais de quoi je parle alors je parle. Et pour préciser, je signale quand meme que j'ai un doctorat en econométrie, et que pendant sa préparation j'ai passé la partie statistique et probabilité de la maitrise de math. Et que maintenant j'enseigne notamment les statistiques et les probablités à l'université. Alors mon bon Sylvain, la prochaine fois que tu diras à qulqu'un de réviser ses cours, essaye de maitriser le sujet et de ne pas te limiter à citer Wikipedia. -- Bernard
On Fri, 09 Sep 2005 03:28:31 +0200, sylvain <sylvain@nospam.com>
wrote:
Rémi wrote:
Extrait de: http://fr.wikipedia.org/wiki/Loi_des_grands_nombres
"plus on augmente la taille de l'échantillon plus les caractéristiques
statistiques du tirage (l'échantillon) se rapprochent des
caractéristiques statistiques de la population."
Voilà.
Stats de base.
C'est rare que je dise cela : mais quel âne ce Sylvain, il n'y
comprend strictement rien, il ne sait pas lire et il donne des lecons
et il conseille de reviser ses cours. Il n'a surement jamais suivi de
cours de stat, et s'il en a suivi c'est pire, il n'a rien compris et
fait semblant.
Il n'y a aucune honte à ne pas maitriser un domaine, a ne pas avoir
fait de longues etudes, mais je trouve particulierement stupide de ne
pas maitriser un sujet et de vouloir donner des lecons aux autres.
Non seulement il se base sur Wikipedia pour argumenter, ce qui est
quand meme faible, mais en plus il ne comprend pas ce qu'il y a de
marqué. Voici la totalité du passage, mais il ne cite que le passage
qui l'arrange :
"Essentiellement, la loi des grands nombres indique que lorsque l'on
fait un tirage aléatoire dans une série de grande taille, plus on
augmente la taille de l'échantillon plus les caractéristiques
statistiques du tirage (l'échantillon) se rapprochent des
caractéristiques statistiques de la population. Mais il est
intéressant de noter que le taille de l'échantillon à prendre pour
approcher les caractéristiques de la population initiale ne dépend que
faiblement voire pas du tout de la taille de la série initiale : pour
un sondage au Luxembourg ou aux États-Unis, il suffit, pour obtenir
une précision égale de prendre un échantillon de même taille"
Effectivement il est dit que plus on augmente la taille de
l'echantillon, plus on se rapproche des vraies valeurs de la
population d'origine, mais sans jamais les atteindre. Meme si je prend
un echantillon de taille identique à la population d'origine, je
n'aurais pas les valeurs de la population d'origine. Pourquoi : parce
qu'un echantillon doit etre tiré aléatoirement et de manière
équiprobable. Exemple : si j'ai une population de 1000 individus et
que je tire un échantillon de 1000 individus (ce qui est à priori
stupide, autant étudier toute la population, mais c'est pour démontrer
mon propos) il y a peu de chances que j'ai les 1000 personnes de la
population initiale. Pourquoi ? ; parce que chaque tirage d'une
personne doit se faire de la meme maniere que celui des autres. Le
principe est donc le suivant : je tire une personne, je note ses
caractéristiques, puis je la remet dans le lot et je tire une nouvelle
personne, qui peut eventuellement être la même. Car en effet si
j'élimine la première personne du 2eme tirage, les probablilités ne
seront plus les memes entre le premier et le deuxieme tirage, et la
loi des grands nombres ne pourra pas s'appliquer.Je peux donc tirer un
échantillon de 5000 personnes dans une population de 1000 personnes,
et le seul moyen de trouver de manière certaine dans l'échantillon les
valeurs de la population d'origine serait de prendre un échantillon de
taille infinie, ce qui est évidemment imposssible.
Mais où Sylvain est de mauvaise foi, (ou qu'il ne comrpend pas), c'est
qu'il élimine la suite de la définition de Wikipedia disant qu'avec la
meme taille de l'échantillon on a une précision identique que l'on
etudie la populaiton du Luxembourg ou des Etats Unis.
Et je démontre mon propos.
Je veux estimer le salaire moyen en France. Je tire aléatoirement un
échantillon de 100 personnes et je trouve un salaire moyen de 1300
euros et un ecart type de 50 euros. Quelle conclusion puis je en
tirer. Je calcule l'intervalle de confiance suivant :
[1300-1.96*50/10;1300+1.96*50/100]=[1290.20;1309.80]
ceci veut dire que j'ai 95% de chances que cet intervalle contienne
le vrai salaire moyen de la population totale.
Etudions les paramètres de cet intervalle 1.96 est la valeur
correspondant à une probabilité de 95%, si je veux augementer la
précision, c'est à dire avoir plus de chances que cet intervalle
contiennent la vraie valeur, alors ce paramètre augmente, ci qui a
pour effet d'augementer l'amplitude l'intervalle. 10 est la racine de
la taille de l'échantillon ici, 100. Donc si on augmente la taille de
l'échantillon, ca va avoir pour effet de diminuer l'amplitude de
l'intervalle, les 2 bornes de l'intervalles vont se rappocher, et vont
tendre vers une valeur limite lorsque la taille de l'échantillon va
tendre vers l'infini. La taille de la population d'origine
n'intervient donc absolument pas dans le calcul des bornes de
l'intervalle. La précsion de l'estimation est donc totalement
indépendante de la taille de la population totale. Et il n'y a pas
débat sur le sujet, tous les statisticiens sont d'accord la dessus.
Moi j'ai l'habitude lorsque je ne maitrise pas un sujet de femer ma
gueule, ou alors de dire il me semble que ...., et surtout de na pas
faire comme Sylvain de critiquer les autres en faisant semblant de
savoir
Ici, je sais de quoi je parle alors je parle. Et pour préciser, je
signale quand meme que j'ai un doctorat en econométrie, et que pendant
sa préparation j'ai passé la partie statistique et probabilité de la
maitrise de math. Et que maintenant j'enseigne notamment les
statistiques et les probablités à l'université.
Alors mon bon Sylvain, la prochaine fois que tu diras à qulqu'un de
réviser ses cours, essaye de maitriser le sujet et de ne pas te
limiter à citer Wikipedia.
--
Bernard
On Fri, 09 Sep 2005 03:28:31 +0200, sylvain wrote:
Rémi wrote:
Extrait de: http://fr.wikipedia.org/wiki/Loi_des_grands_nombres
"plus on augmente la taille de l'échantillon plus les caractéristiques statistiques du tirage (l'échantillon) se rapprochent des caractéristiques statistiques de la population."
Voilà. Stats de base.
C'est rare que je dise cela : mais quel âne ce Sylvain, il n'y comprend strictement rien, il ne sait pas lire et il donne des lecons et il conseille de reviser ses cours. Il n'a surement jamais suivi de cours de stat, et s'il en a suivi c'est pire, il n'a rien compris et fait semblant. Il n'y a aucune honte à ne pas maitriser un domaine, a ne pas avoir fait de longues etudes, mais je trouve particulierement stupide de ne pas maitriser un sujet et de vouloir donner des lecons aux autres. Non seulement il se base sur Wikipedia pour argumenter, ce qui est quand meme faible, mais en plus il ne comprend pas ce qu'il y a de marqué. Voici la totalité du passage, mais il ne cite que le passage qui l'arrange :
"Essentiellement, la loi des grands nombres indique que lorsque l'on fait un tirage aléatoire dans une série de grande taille, plus on augmente la taille de l'échantillon plus les caractéristiques statistiques du tirage (l'échantillon) se rapprochent des caractéristiques statistiques de la population. Mais il est intéressant de noter que le taille de l'échantillon à prendre pour approcher les caractéristiques de la population initiale ne dépend que faiblement voire pas du tout de la taille de la série initiale : pour un sondage au Luxembourg ou aux États-Unis, il suffit, pour obtenir une précision égale de prendre un échantillon de même taille"
Effectivement il est dit que plus on augmente la taille de l'echantillon, plus on se rapproche des vraies valeurs de la population d'origine, mais sans jamais les atteindre. Meme si je prend un echantillon de taille identique à la population d'origine, je n'aurais pas les valeurs de la population d'origine. Pourquoi : parce qu'un echantillon doit etre tiré aléatoirement et de manière équiprobable. Exemple : si j'ai une population de 1000 individus et que je tire un échantillon de 1000 individus (ce qui est à priori stupide, autant étudier toute la population, mais c'est pour démontrer mon propos) il y a peu de chances que j'ai les 1000 personnes de la population initiale. Pourquoi ? ; parce que chaque tirage d'une personne doit se faire de la meme maniere que celui des autres. Le principe est donc le suivant : je tire une personne, je note ses caractéristiques, puis je la remet dans le lot et je tire une nouvelle personne, qui peut eventuellement être la même. Car en effet si j'élimine la première personne du 2eme tirage, les probablilités ne seront plus les memes entre le premier et le deuxieme tirage, et la loi des grands nombres ne pourra pas s'appliquer.Je peux donc tirer un échantillon de 5000 personnes dans une population de 1000 personnes, et le seul moyen de trouver de manière certaine dans l'échantillon les valeurs de la population d'origine serait de prendre un échantillon de taille infinie, ce qui est évidemment imposssible. Mais où Sylvain est de mauvaise foi, (ou qu'il ne comrpend pas), c'est qu'il élimine la suite de la définition de Wikipedia disant qu'avec la meme taille de l'échantillon on a une précision identique que l'on etudie la populaiton du Luxembourg ou des Etats Unis. Et je démontre mon propos. Je veux estimer le salaire moyen en France. Je tire aléatoirement un échantillon de 100 personnes et je trouve un salaire moyen de 1300 euros et un ecart type de 50 euros. Quelle conclusion puis je en tirer. Je calcule l'intervalle de confiance suivant : [1300-1.96*50/10;1300+1.96*50/100]=[1290.20;1309.80] ceci veut dire que j'ai 95% de chances que cet intervalle contienne le vrai salaire moyen de la population totale. Etudions les paramètres de cet intervalle 1.96 est la valeur correspondant à une probabilité de 95%, si je veux augementer la précision, c'est à dire avoir plus de chances que cet intervalle contiennent la vraie valeur, alors ce paramètre augmente, ci qui a pour effet d'augementer l'amplitude l'intervalle. 10 est la racine de la taille de l'échantillon ici, 100. Donc si on augmente la taille de l'échantillon, ca va avoir pour effet de diminuer l'amplitude de l'intervalle, les 2 bornes de l'intervalles vont se rappocher, et vont tendre vers une valeur limite lorsque la taille de l'échantillon va tendre vers l'infini. La taille de la population d'origine n'intervient donc absolument pas dans le calcul des bornes de l'intervalle. La précsion de l'estimation est donc totalement indépendante de la taille de la population totale. Et il n'y a pas débat sur le sujet, tous les statisticiens sont d'accord la dessus.
Moi j'ai l'habitude lorsque je ne maitrise pas un sujet de femer ma gueule, ou alors de dire il me semble que ...., et surtout de na pas faire comme Sylvain de critiquer les autres en faisant semblant de savoir Ici, je sais de quoi je parle alors je parle. Et pour préciser, je signale quand meme que j'ai un doctorat en econométrie, et que pendant sa préparation j'ai passé la partie statistique et probabilité de la maitrise de math. Et que maintenant j'enseigne notamment les statistiques et les probablités à l'université. Alors mon bon Sylvain, la prochaine fois que tu diras à qulqu'un de réviser ses cours, essaye de maitriser le sujet et de ne pas te limiter à citer Wikipedia. -- Bernard
Bernard Grychowski
On Fri, 9 Sep 2005 18:31:17 +0200, "Séb" wrote:
Extrait de: http://fr.wikipedia.org/wiki/Loi_des_grands_nombres
Voilà. Stats de base.
Parce tant qu'on y est, ils n'avaient qu'à en prendre qu'1 au lieu de 3150. Franchement....
Les statistiques, même de bases, sont une science beaucoup plus précise et complexe que tu ne sembles le penser. Et je pense qu'un statisticien n'aura pas trop de mal à démontrer qu'un échantillon de taille "1" n'est représentatif que dans un nombre très limité de cas.
La loi des grands nombres ne s'applique en effet qu'à partir d'un échantillon de taille 30.
Ensuite, quand je vois les abérations qu'on peut rencontrer sur Wikipedia (j'ai pas fouillé la partie scientifique, mais c'est le cas sur un bon nombre d'articles d'architecture notamment), j'ai tendence à prendre 2 paires de pincettes avec cette "source officielle".
Tout à fait d'accord avec toi. -- Bernard
On Fri, 9 Sep 2005 18:31:17 +0200, "Séb" <adresse2@yahoo.fr> wrote:
Extrait de: http://fr.wikipedia.org/wiki/Loi_des_grands_nombres
Voilà.
Stats de base.
Parce tant qu'on y est, ils n'avaient qu'à en prendre qu'1 au lieu de
3150.
Franchement....
Les statistiques, même de bases, sont une science beaucoup plus précise et
complexe que tu ne sembles le penser.
Et je pense qu'un statisticien n'aura pas trop de mal à démontrer qu'un
échantillon de taille "1" n'est représentatif que dans un nombre très limité
de cas.
La loi des grands nombres ne s'applique en effet qu'à partir d'un
échantillon de taille 30.
Ensuite, quand je vois les abérations qu'on peut rencontrer sur Wikipedia
(j'ai pas fouillé la partie scientifique, mais c'est le cas sur un bon
nombre d'articles d'architecture notamment), j'ai tendence à prendre 2
paires de pincettes avec cette "source officielle".
Extrait de: http://fr.wikipedia.org/wiki/Loi_des_grands_nombres
Voilà. Stats de base.
Parce tant qu'on y est, ils n'avaient qu'à en prendre qu'1 au lieu de 3150. Franchement....
Les statistiques, même de bases, sont une science beaucoup plus précise et complexe que tu ne sembles le penser. Et je pense qu'un statisticien n'aura pas trop de mal à démontrer qu'un échantillon de taille "1" n'est représentatif que dans un nombre très limité de cas.
La loi des grands nombres ne s'applique en effet qu'à partir d'un échantillon de taille 30.
Ensuite, quand je vois les abérations qu'on peut rencontrer sur Wikipedia (j'ai pas fouillé la partie scientifique, mais c'est le cas sur un bon nombre d'articles d'architecture notamment), j'ai tendence à prendre 2 paires de pincettes avec cette "source officielle".
Tout à fait d'accord avec toi. -- Bernard
Stephane Legras-Decussy
Bernard Grychowski a écrit dans le message :
je signale quand meme que j'ai un doctorat en econométrie,
et c'est quoi le genre de domaine de recherche en économetrie ?
(c'est pas une vanne, c'est une vraie question au 1er degré)
Bernard Grychowski <zzgrychowski@ifrance.com> a écrit dans le message :
11e3i19apc889o42mnqee4qq14e349rpjn@4ax.com...
je
signale quand meme que j'ai un doctorat en econométrie,
et c'est quoi le genre de domaine de recherche en économetrie ?
(c'est pas une vanne, c'est une vraie question au 1er degré)
Mouarffffff !!! Retourne à l'école (échantillon de 1/7000, niveau < deug A)
sylvain
Séb wrote:
Et je pense qu'un statisticien n'aura pas trop de mal à démontrer qu'un échantillon de taille "1" n'est représentatif que dans un nombre très limité de cas. En revanche, un échantillon ayant pour taille 1/8000e de la population totale, peut être très franchement représentatif.
"La précision d'un sondage dépend de la taille de l'échantillon. "
Et je pense qu'un statisticien n'aura pas trop de mal à démontrer qu'un
échantillon de taille "1" n'est représentatif que dans un nombre très limité
de cas. En revanche, un échantillon ayant pour taille 1/8000e de la
population totale, peut être très franchement représentatif.
"La précision d'un sondage dépend de la taille de l'échantillon. "
Et je pense qu'un statisticien n'aura pas trop de mal à démontrer qu'un échantillon de taille "1" n'est représentatif que dans un nombre très limité de cas. En revanche, un échantillon ayant pour taille 1/8000e de la population totale, peut être très franchement représentatif.
"La précision d'un sondage dépend de la taille de l'échantillon. "
Il n'y a aucune honte à ne pas maitriser un domaine,
Toi, par contre, tu devrais avoir honte. Le stats et probas, je ne les apprends pas, j'en donne des cours, et je vais montrer ton post à mes élèves, juste pour les faire marrer. Un concentré d'aneries pareilles, on atteint les sommets. Sylvain avait bien entendu raison : l'échantillon est totalement non-représentatif.
"Bernard Grychowski" <zzgrychowski@ifrance.com> wrote in message
news:11e3i19apc889o42mnqee4qq14e349rpjn@4ax.com...
Il n'y a aucune honte à ne pas maitriser un domaine,
Toi, par contre, tu devrais avoir honte.
Le stats et probas, je ne les apprends pas, j'en donne des cours, et je vais
montrer ton post à mes élèves, juste pour les faire marrer.
Un concentré d'aneries pareilles, on atteint les sommets.
Sylvain avait bien entendu raison : l'échantillon est totalement
non-représentatif.
Il n'y a aucune honte à ne pas maitriser un domaine,
Toi, par contre, tu devrais avoir honte. Le stats et probas, je ne les apprends pas, j'en donne des cours, et je vais montrer ton post à mes élèves, juste pour les faire marrer. Un concentré d'aneries pareilles, on atteint les sommets. Sylvain avait bien entendu raison : l'échantillon est totalement non-représentatif.
Stephane Legras-Decussy
serge a écrit dans le message : 4321ee46$0$21301$
Le stats et probas, je ne les apprends pas, j'en donne des cours, et je
vais
montrer ton post à mes élèves, juste pour les faire marrer. Un concentré d'aneries pareilles, on atteint les sommets. Sylvain avait bien entendu raison : l'échantillon est totalement non-représentatif.
ben franchement, les stats c'est pas mon domaine mais son post est largement plus convaincant que le tien...
si t'es prof de ce truc, tu peux briser son argumentaire en 4 ou 5 lignes sur des points précis...
on attend...
serge <serge@altia.fr> a écrit dans le message :
4321ee46$0$21301$7a628cd7@news.club-internet.fr...
Le stats et probas, je ne les apprends pas, j'en donne des cours, et je
vais
montrer ton post à mes élèves, juste pour les faire marrer.
Un concentré d'aneries pareilles, on atteint les sommets.
Sylvain avait bien entendu raison : l'échantillon est totalement
non-représentatif.
ben franchement, les stats c'est pas mon domaine mais
son post est largement plus convaincant que le tien...
si t'es prof de ce truc, tu peux briser son argumentaire
en 4 ou 5 lignes sur des points précis...
Le stats et probas, je ne les apprends pas, j'en donne des cours, et je
vais
montrer ton post à mes élèves, juste pour les faire marrer. Un concentré d'aneries pareilles, on atteint les sommets. Sylvain avait bien entendu raison : l'échantillon est totalement non-représentatif.
ben franchement, les stats c'est pas mon domaine mais son post est largement plus convaincant que le tien...
si t'es prof de ce truc, tu peux briser son argumentaire en 4 ou 5 lignes sur des points précis...
on attend...
Robin
"serge" a écrit dans le message de
> Il n'y a aucune honte à ne pas maitriser un domaine,
Toi, par contre, tu devrais avoir honte.
hannn, une bataille d'experts, je parie sur Stéphane Legras-Decussy.
"serge" a écrit dans le message de
> Il n'y a aucune honte à ne pas maitriser un domaine,
Toi, par contre, tu devrais avoir honte.
hannn, une bataille d'experts, je parie sur Stéphane Legras-Decussy.
