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Simulation d'échantillons : la méthode CMR
11-07-2020, 01:24 PM
Message : #1
Simulation d'échantillons : la méthode CMR
Principe de la simulation

Un Tableur (ou GeoGebra ou Python) possède une formule (ou une commande ou une instruction)
qui génère un nombre aléatoire décimal entre 0 et 1

=ALEA()

Les calculatrices aussi hein
• NUMWORKS : Menu Calculs -> touche Boite à outils (même touche que "paste")-> Aléatoire et approximation -> random()
• CASIO : touche OPTN -> F6 -> PROB -> RAND -> Ran#
• TI : touche MATH -> onglet PRB -> 1: rand
arrow Essayer sur votre calculatrice (plusieurs fois) pour voir un nombre décimal entre 0 et 1 se générer au hasard



Simulation de la recapture d'un individu dans une population, connaissant la proportion p d'individus marqués dans la population

Pour générer la valeur 0 (individu non marqué) avec la probabilité p,
ou la valeur 1 (individu marqué) avec la probabilité 1-p
on utilise =ENT(ALEA()+p)

Explication :
Supposons p = 0,2
ALEA() génère un nombre décimal entre 0 et 1
ALEA()+0,2 génère un nombre décimal entre 0,2 et 1,2
ENT(ALEA()+0,2) génère 0 (si ALEA()+0,2 est entre 0,2 et 1)
ENT(ALEA()+0,2) génère 1 (si ALEA()+0,2 est entre 1 et 1,2)
Car ENT(nombre) renvoie la partie entière du nombre

Ainsi, il y a bien 20% de chances d'obtenir la valeur 1, et 80% de chances d'obtenir la valeur 0 roll



Simulation d'un échantillon de recapture de taille 25, connaissant la proportion p d'individus marqués dans la population

arrow Ecrire la valeur de p dans la cellule B2 (par exemple 0,2)
arrow Ecrire la formule =ENT(ALEA()+$B$2) dans la cellule A2
arrow Recopier cette formule dans la plage A2:A26

arrow Dans la cellule C2, on compte le nombre de 1 (le nombre d'individus marqués) dans la plage A2:A26 (dans l'échantillon de taille 25), en écrivant
=NB.SI(A2:A26;1)

arrow Dans la cellule D2, calculer la fréquence f d'individus marqués dans notre échantillon de taille 25, en écrivant
=C2/25

arrow Recalculer avec ctrl + Maj + F9

[Image: CMRTableur.png]

flecherouge Il ne reste plus qu'à continuer
pour voir le pourcentage des intervalles de confiance d'échantillons qui contiennent p fi_lone_ranger

[Image: 118.gif]
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