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feat: add normality hypothesis explanation and confidence interval calculations in statistical analysis
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TP_estimateurs/Exercice6.R
Normal file
47
TP_estimateurs/Exercice6.R
Normal file
@@ -0,0 +1,47 @@
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# https://github.com/BreizhHardware/TD-R/tree/main/TP_estimateurs
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# 1. Rappeler pourquoi l'hypothèse de normalité s'applique très souvent sur de l'incerƟtude.
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cat("L'hypothèse de normalité pour les erreurs de mesure est justifiée par :\n\n",
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"1. Le Théorème Central Limite :\n",
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" Les erreurs sont la somme de nombreuses petites perturbations indépendantes.\n",
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" La somme de variables aléatoires indépendantes tend vers une loi normale.\n\n",
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"2. Les propriétés naturelles des erreurs de mesure :\n",
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" - Symétrie : erreurs positives et négatives équiprobables\n",
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" - Concentration : petites erreurs plus fréquentes\n",
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" - Rareté des extrêmes : grandes erreurs peu probables\n")
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# 2. Donnez un encadrement de l'intervalle [a,b] pour que la probabilité que X soit compris entre
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# a et b égal 95%. Cet intervalle est-il unique ?
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# Paramètres de la loi normale
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mu <- 2
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sigma <- 0.25
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conf_level <- 0.95
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# Valeur critique pour 95% (1.96 pour loi normale standard)
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z <- qnorm((1 + conf_level)/2)
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# Calcul des bornes de l'intervalle
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a <- mu - z * sigma
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b <- mu + z * sigma
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cat("Intervalle de confiance à 95% : [", round(a, 3), ",", round(b, 3), "]\n")
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cat("La probabilité P(", round(a, 3), "< X <", round(b, 3), ") = 0.95\n\n")
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cat("Note : Cet intervalle n'est pas unique.\n",
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"On peut avoir une infinité d'intervalles [a,b] différents\n",
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"tant que P(a < X < b) = 0.95\n")
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# 3. À parƟr de quelle valeur de c a-t-on P c ( ) 0, 01 ?
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# Paramètres
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alpha <- 0.01 # probabilité recherchée
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# Calcul de c en utilisant la symétrie de la loi normale
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# P(|X| > c) = 0.01 équivaut à P(X < -c) + P(X > c) = 0.01
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c <- mu + qnorm(1 - alpha/2) * sigma
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# Affichage
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cat("La valeur de c est :", round(c, 3), "\n")
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cat("Vérification : P(|X| >", round(c, 3), ") =",
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round(pnorm(-c, mu, sigma) + (1 - pnorm(c, mu, sigma)), 4))
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