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Estimation d'un effectif par échantillonnage : la méthode CMR (affichage linéaire)
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07-07-2020, 03:36 PM
Message : #1
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Estimation d'un effectif par échantillonnage : la méthode CMR (affichage linéaire)
Bonjour
![]()
Dans ce fichier, il y a des exercices, des explications et des résumés de cours ![]() ainsi que des liens vers chacun des fichiers de ce sujet
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10-07-2020, 12:02 AM
Message : #2
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Estimation d'un effectif par échantillonnage
La méthode CMR : Capture Marquage-Recapture
Fichier 1 : Principe de la méthode ![]() Manipuler le fichieret « deviner » comment faire pour estimer la population N avec cette méthode... ![]()
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10-07-2020, 12:06 AM
Message : #3
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Estimation d'un effectif par échantillonnage
La méthode CMR : Capture Marquage-Recapture
Fichier 2 : Estimation de l'effectif de la population avec l'hypothèse p = f ![]() Recommencer de nombreuses fois avec des valeurs différentes pour M et npour tester la pertinence de la méthode
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10-07-2020, 12:07 AM
Message : #4
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Estimation d'un effectif par échantillonnage
La méthode CMR : Capture Marquage-Recapture
Fichier 3 : Fluctuation d'échantillonnage ![]() Voir la fluctuation d'échantillonnage par simulation d'échantillons de même taille 25(Cliquer plusieurs fois sur le bouton « Nouvelle simulation »)
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10-07-2020, 12:59 PM
Message : #5
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Estimation d'un effectif par échantillonnage
La méthode CMR : Capture Marquage-Recapture
Fichier 4 : Fluctuation d'échantillonnage Voir la fluctuation d'échantillonnage par simulation pas à pas d'échantillons de taille 25(Cliquer plusieurs fois sur le bouton « Nouvel échantillon », ou lancer l’animation) (Le tableau montre le nombre de chacune des fréquences obtenues)
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10-07-2020, 01:01 PM
Message : #6
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Estimation d'un effectif par échantillonnage
La méthode CMR : Capture Marquage-Recapture
Fichier 5 : Influence de n sur la fluctuation d'échantillonnage
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10-07-2020, 05:57 PM
Message : #7
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Estimation d'un effectif par échantillonnage
La méthode CMR : Capture Marquage-Recapture
Fichiers 6 : Dispersion, autour de p, des fréquences obtenues Observer les écarts entre f et p
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10-07-2020, 05:58 PM
Message : #8
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Estimation d'un effectif par échantillonnage
La méthode CMR : Capture Marquage-Recapture
Fichiers 7 : Fluctuation d'échantillonnage : résumé
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12-07-2020, 01:59 AM
Message : #9
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Estimation d'un effectif par échantillonnage
La méthode CMR : Capture Marquage-Recapture
Fichier 8 : Intervalles de confiance Observer que p se situe, dans la majorité des cas, dans l'intervalle de confiance de f![]()
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13-07-2020, 10:26 PM
Message : #10
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Estimation d'un effectif par échantillonnage
La méthode CMR : Capture Marquage-Recapture
Simulation sur Tableur 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 ![]() • 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 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 ![]() Simulation d'un échantillon de recapture de taille 25, connaissant la proportion p d'individus marqués dans la population =NB.SI(A2:A26;1) =C2/25 ![]() Il ne reste plus qu'à continuerpour voir le pourcentage des intervalles de confiance d'échantillons qui contiennent p
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