fluctuation d'échantillonnage
bonjour,
je ne me rappelle plus bien comment "marchent" les convergences
en proba. Je dois expliquer à un élève de seconde la fluctuation
d'échantillonnage sur un exemple: je considère un dé à 6 faces
et S1 une série de 60 lancers, S2 une série de 600 lancers et S3
une série de 6000 lancers. Si je regarde la fréquence de sortie
de la face "1", j'ai une convergence vers un sixième.
Si je fais des répétitions de S1, ça va me donner une loi binomiale
moins ressérée autour de la fréquence de un sixième que des
répétitions de S2. Je ne vois pas comment tout cela se formalise.
Quelles courbes tracer pour visualiser ces phénomènes ?
merçi pour vos précisions.
je ne me rappelle plus bien comment "marchent" les convergences
en proba. Je dois expliquer à un élève de seconde la fluctuation
d'échantillonnage sur un exemple: je considère un dé à 6 faces
et S1 une série de 60 lancers, S2 une série de 600 lancers et S3
une série de 6000 lancers. Si je regarde la fréquence de sortie
de la face "1", j'ai une convergence vers un sixième.
Si je fais des répétitions de S1, ça va me donner une loi binomiale
moins ressérée autour de la fréquence de un sixième que des
répétitions de S2. Je ne vois pas comment tout cela se formalise.
Quelles courbes tracer pour visualiser ces phénomènes ?
merçi pour vos précisions.
Réponses
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Salut,
<BR>
<BR>Tu peux regarder ces pages :
<BR><a href=" http://fr.wikipedia.org/wiki/Loi_binomiale"> http://fr.wikipedia.org/wiki/Loi_binomiale</a>
<BR><a href=" http://fr.wikipedia.org/wiki/Loi_normale"> http://fr.wikipedia.org/wiki/Loi_normale</a>
<BR>Paragraphe "Champs d'application" pour la seconde. L'idée est de superpoer un histogramme de la loi binômiale avec la courbe de densité de loi gaussienne de mêmes espérance et variance et d'observer simultanément le rapprochement entre l'histogramme et la courbe, et le resserrement des deux autour de la moyenne. Si tu as besoin d'aide pour écrire un petit programme, en Maple par exemple, n'hésite pas à demander.<BR> -
Si F est la fréquence des "1" dans une série de n lancers, on a :
E(F)=1/6 et Var(F)=sigma²(F)=(1/6*5/6)/n. Si vous voulez préciser, assimilez F à une loi normale (avec un élève de seconde, ce n'est pas vraiment indiqué). Vous pouvez lui faire admettre que 95 pourcent des résultats sont entre 1/6-2*sigma et 1/6+2*sigma, et voir l'évolution avec n. -
Une bonne approche de la fluctuation d'échantillonnage peut se faire aussi facilement sur la somme de deux dés. Avec ce petit plus que l'élève n'a pas toujours la sensation d'être en terre connue. Assez souvent en seconde, les élèves pensent les issues équiprobables.
<BR>
<BR>Je te propose ce lien avec un programme à télécharger, qui permet d'afficher les probabilités et de constater que sur un faible nombre de lancers, on en est loin, alors que sur un grand nombre, on s'en approche.
<BR>
<BR>Au niveau seconde, on évitera je pense de parler de loi normale...
<BR>
<BR><a href=" http://www.lyc-arsonval-brive.ac-limoges.fr/dumortier/spip.php?article6"> http://www.lyc-arsonval-brive.ac-limoges.fr/dumortier/spip.php?article6</a>
<BR>
<BR>Cordialement,
<BR>
<BR>Sébatiduroc.<BR> -
Wouah il est trop bien ton programme sébatiduroc, merci.
-
merci.
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"fluctuation d'échantillonage"... je ne comprends pas ce que cela veut dire... et à quoi cela sert à nos pauvres élèves de 2nde...
Qui est l'IUFMiste tordu qui a inventé cette expression à la noix ? -
Salut Sedanais.
Ce n'est pas inventé dans un IUFM (Ils ont souvent des défauts, mais ne sont pas responsables de tout; D'ailleurs, aucun inspecteur général -responsables des programmes- n'est un enseignant d'IUFM). Le nom est un classique des statistiques, pour expliquer que, suivant le tirage qu'on a fait, il y a des résultats différents (valeurs, moyenne, nombre de cas, etc.). Un autre terme, moins général, est dispersion d'échantillonnage (ne concerne que les valeurs).
Cordialement -
Bonjour Gérard.
En fait j'avais compris... Mais je trouve l'expression un peu alambiquée.
Et s'il s'agit d'expliquer que suivant les tirages que l'on fait les résultats sont différents, je pense que tous mes élèves de 2nde vont trouver cela évident... (et ce n'est pas la peine d'employer cette expression sibylline pour commenter). -
En fait, ce n'est pas si évident que celà.
J'ai le souvenir des essais de lancer 2 pièces que je faisais avec mes BTS textiles au temps où j'étais prof de lycée. Ils ont été surpris que sur 50 lancés, ils aient obtenu au total 65 piles (et 35 faces). Ils s'attendaient à une "compensation". Et de nombreux joueurs utilisent la statégie du "retour à l'équilibre", ou jouent au loto les numéros les moins sortis, etc.
Cordialement -
S'il s'agit de faire comprendre des idées de statistiques aux élèves, de leur expliquer la loi des grands nombres, les pièges à éviter, etc., les terme "fluctuation d'échantillonage" ne me paraît ni clair, ni suffisant.
ps : Gérard, si tu réponds encore, je répondrai encore ! (j'ai un forfait internet illimité...)
Cordialement -
Bonsoir,
Allez, à défaut d'avoir Gérard à nouveau (bonne année au passage) je m'incruste.
Je suis de son avis, d'ailleurs je ne vois pas comment on pourrait appeler ce genre de concept autrement. Dans les bouquins de stat en anglais, on trouvera toujours un chapitre intitulé "Random sampling" ou "Sample statistics". Pourquoi rejeter la traduction française approchée de "fluctuation d'échantillonnage" pour préciser qu'on s'intéresse surtout à la variance des statistiques d'échantillonnage ?
PS : je pense d'autre part que c'est à force de tout le temps vouloir expliquer les stats exclusivement avec les mains au lieu d'utiliser les vrais termes consacrés qu'on arrive à faire passer cette branche des maths pour autre chose que des maths.
Amicalement, -
Je rejoins Gérard et Kuja.
Maintenant, tu peux appeler ça autrement, mais le fait est là :
plus l'échantillon est petit, plus les fluctuations de fréquences autour des fréquences théoriques sont importantes. Cela me semble donc normal d'utiliser la notion de "fluctuation d'échantillonnage".
Au passage, ce qui est évident pour les élèves, c'est justement que "ça varie beaucoup" puisque le hasard s'en mèle. Ce qui l'est moins, c'est qu'on peut prévoir sur un grand nombre de tirages les fréquences théoriques de chaque issue d'une expérience aléatoire, avec une très faible marge d'erreur.
Exemple : je jette 4 dès, et je calcule la différence entre le plus grand résultat et le plus petit résultat. Sur quelle valeur faut-il parier pour avoir le plus de chances de gagner ?
Réponse initiale des élèves : je ne joue pas, c'est le hasard.
On simule à l'ordinateur sur un tableur, sur 1 tirage, et on relance avec F9 un grand nombre de fois. Difficile de prendre une décision. Le problème a l'air intéressant.
On répète l'expérience sur 100 lignes.
Des élèves obtiennent 3, d'autres 4 et d'autres 5 comme valeur la plus fréquente.
On répète l'expérience sur 1000 lignes.
Tous les élèves obtiennent 4, mais parfois le 3, voire le 5, sont proches quand on relance avec F9.
On répète l'expérience sur 10000 lignes.
Tous les élèves obtiennent 4, et la distribution de fréquences est très stable : on parie sur 4 sans ambiguïté.
Bien sûr on ne gagne pas à chaque coup. Mais sur le long terme, oui.
Si ça ce n'est pas frappant... -
Sedan contre-attaque.
Vous parlez tous de "loi des grands nombres" et c'est ce terme que j'utiliserais (et pour Kuja c'est un terme "consacré", non ?).
A bientôt. -
Loi des grands nombres je veux bien, mais elle ne parle que de ce qui se passe en moyenne. Donc aucun concept de fluctuation là-dedans. Mais c'est bien un terme "consacré" .
Amicalement,
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Bonjour!
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