On souhaite comparer la distribution de la moyenne empirique des observations d’une variable aléatoire X.
a) On génère 100 observations issues de la loi de X suivant une loi normale de paramètre m=3 et s=2
Code : Tout sélectionner
loiX<-rnorm(100,3,2)
#La fonction rnorm() génère 100 observations issue d’une loi normale de paramètre m=3 et s=2.#
b) On retire l’observation N°i parmi les 100 observations et on calcule la moyenne empirique des 99 observations restantes
Code : Tout sélectionner
moyempY<-c(0,100)
for(i in 1:100)
{
loiX2<-loiX[-i];
moyempY[i]<-mean(loiX2)
}
moyempY
#On crée un vecteur ‘’moyempY’’ de 100 valeurs.
La boucle ‘’for’’ répète une expression successivement pour chaque valeur de i comprise entre 1 et 100
LoiX[-i] retire l’observation N°i parmi les 100
La fonction mean() calcul la moyenne de l’échantillon
On obtient 100 valeur que l’on stocke dans le vecteur créé précédemment moyempY.#
Pour vérifier nos calculs nous tapons les commandes ci-dessous commandes :
Code : Tout sélectionner
(sum(loiX[1:23])+sum(loiX[25:100]))/99
moyempY[24]
(sum(loiX[1:29])+sum(loiX[31:100]))/99
moyempY[30]
(sum(loiX[1:76])+sum(loiX[78:100]))/99
moyempY[77]
#La fonction ‘’sum(a)’’ fait la somme des éléments de ‘a’#
Code : Tout sélectionner
par(mfrow=c(2,2))
hist(loiX)
plot(density(loiX))
hist(moyempY)
plot(density(moyempY))
graphique en le subdivisant à l’aide des options mfrow (remplissage par
ligne) de la fonction par.
La fonction ‘’hist’’ permet de tracer un histogramme
La fonction ‘’densitty()’’nous donne la densité
Un graphique d'une approximation de la densité du vecteur x est donné par la fonction plot(density(x))#
d) Comparer cette distribution à celle de l’échantillon de départ
#Ci dessous les graphiques de la loiX, moyempY et leur densité.#
LA LOI BINOMIALE
a)
Code : Tout sélectionner
loiXbi<-rbinom(100,10,0.8)
b)
Code : Tout sélectionner
moyempYbi<-c(0,100)
for(i in 1:100)
{
loiXbi2<-loiXbi[-i];
moyempYbi[i]<-mean(loiXbi2)
}
moyempYbi
Pour verifier:
Code : Tout sélectionner
(sum(loiXbi[1:10])+sum(loiXbi[12:100]))/99
moyempYbi[11]
(sum(loiXbi[1:45])+sum(loiXbi[47:100]))/99
moyempYbi[46]
(sum(loiXbi[1:81])+sum(loiXbi[83:100]))/99
moyempYbi[82]
Code : Tout sélectionner
par(mfrow=c(2,2))
hist(loiXbi)
plot(density(loiXbi))
hist(moyempYbi)
plot(density(moyempYbi))