Stat descriptives

[tchouka]

Hey! J'avais une petite question je comprend bien ce que représente alpha par rapport a la courbe de Gauss, pourquoi est ce quand il augmente, l'intervalle de CONFIANCE est plus petit ect...
Mais du coup je ne comprend pas pourquoi on dit que dans ce cas là : précision est plus importante...
De plus, la definition même de alpha c'est "probabilité de se tromper dans l'estimation de u" --> ¿ plus précis ?

[Amelistidine]

Coucou,

Alors il est tout a fait vrai de dire que est la probabilité de se tromper dans l'estimation de

Autre chose importante plus est grand plus (epsilon) est petit (et inversement) . Ils sont donc inversement proportionnels

La précision et la largeur de l'intervalle est donnée par i = et plus i est petit, plus l'intervalle de confiance sera petit/étroit et donc meilleure sera la précision,

Ainsi tu vois bien que plus est grand plus est petit, donc plus i sera petit, plus ton intervalle sera étroit et donc ta précision sera importante.

Est ce que tu comprends mieux ?

[tchouka]

En fait j'ai bien assimilé ce que tu as dit, ce que je ne comprend pas c'est pourquoi au final alpha est "la prob de se TROMPER dans l'estimation de u"
Parce qu'en gros on dit que si la precision augmente, on a plus de probabilité de se tromper dans l'estimation de u", ce qui me parait contradictoire et me dérange un peu...

[Amelistidine]

Coucou,

Alors le en question correspond à la moyenne qui appartient à l'intervalle de confiance.

Il est bien juste de dire que est la probabilité de se tromper dans l'estimation de . Car de la précision de dépend la valeur de la moyenne qui sera plus ou moins proche de l'intervalle de confiance.
Mais ce n'est pas contradictoire car si tu as un bon (donc grand) ton intervalle sera petit donc ++ précis et ta probabilité de te tromper dans l'estimation de sera faible.

Je pense que ce qui te perturbe c'est que plus est grand, plus ta probabilité de te tromper sera faible. C'est inversement proportionnel ++

j'espère que c'est plus clair pour toi