Generation de rangs aleatoires - PowerPoint PPT Presentation

1 / 21
About This Presentation
Title:

Generation de rangs aleatoires

Description:

[1] 16 14 21 19 18 16 14 12 13 21 20 16 20 22 17 21 14 19 14 19 24 12 ... [26] 26 23 14 18 15 20 21 13 13 19 17 26 16 14 22 19 18 12 21 11 20 12 23 21 18 ... – PowerPoint PPT presentation

Number of Views:40
Avg rating:3.0/5.0
Slides: 22
Provided by: mou67
Category:

less

Transcript and Presenter's Notes

Title: Generation de rangs aleatoires


1
Generation de rangs aleatoires
  • gt xlt-seq(18)
  • gt y_rep(x,50)
  • z_matrix(y,nrow8)
  • gt samplt-function(z)
  • mean(sample(z,4))

2
Lapplication
  • gt apply(z,FUNsamp,MARGIN2)-gtw
  • gt w
  • 1 16 14 21 19 18 16 14 12 13 21 20 16 20 22 17
    21 14 19 14 19 24 12 20 12 15
  • 26 26 23 14 18 15 20 21 13 13 19 17 26 16 14 22
    19 18 12 21 11 20 12 23 21 18

3
qqplot
gt qqnorm(w,pch"",col3) gt qqline(w)
4
Le QQ plot
5
Le QQ plot,n8m
6
Le QQ plot,n16m
7
Le Test Khi-deux
  • Je voudrais tester si un de est equilibre
  • La theorie de mendel prevoit que les resultats
    dhybridization (lisse-jaune, lisse-vert,
    rugueux-jaune, rugueux-vert)se produissent en
    certaines proportions
  • Je voudrais tester si deux (ou plus)
  • variables qualitatives sassocient dans une
    population

8
Le modele les donnees sont n i.i.d. realizations
des variables qualitatives. Pour chaque essai il
y a un nombre fini de possibilites 1,2,. . . .d.
Si p(i) Prob(i se produit) et N(i) fois que
i se produit
Prob(N(i) n(i) i1,2 . . . . .d)
(pour n(1)n(2) . . . . n(d)n)
9
Les hypotheses nuls pour les exemples
  • d6, p(i) 1/6 pour chaque i
  • d4, p(l-j)9/16, p(l-v) 3/16,
    p(r-j)3/16, p(r-v)1/16
  • dIJ, p(i,j) p(i)q(j) pour p(.), q(.) quiconque
    i 1,2,. . . I, j 1,2, . . .J

10
Le defi trouver une statistique de test telle que
  • SOUS H0 la distribution est connue
  • SOUS lalternative la tendence de la statistique
    de test est connue
  • La statistique devrait exprimer lecart entre les
    donnees et la meilleur representant de H0

11
(N(i)-E(i))2
Si
E(i)

?2(r-s)
r choix pour lalternative generale
s choix pour lhypothese nul
12
Les hypotheses nuls pour les exemples
  • Le de r d-1, s 0
  • Les pois r4-13, s 0
  • Les deux variables r IJ-1, s (I-1)(J-1)

13
Un tableau pour representer les donnees
valeur
Observ
valeur
theorique
14
Calculation de la statistique du test
valeur
(ecart)2
valeur
theorique
15
La statistique du test
  • T 3,8333

( (14-12)2 (16-12)2 (8-12)2 (12-12)2
(9-12)2 (13-12)2 )
12
  • On rejette si T gt q?5 (1-a)

16
Deux variables education et depouses
17
Choix des paramètres pour la nulle
  • Puni 611 / 1436 (Pnonuni 1- 611/1436)
  • q1 1231/1436 (qgt1 1- 1231/1436)
  • E(uni,1) 611/1436 x 1231/1436 x 1436

18
Le Tableau théorique
19
La statistique du test
  • T 16,01

( (550-523,8)2/ 523,8 (61-87,2)2/
87,2 (681-707,2)2/ 707,2
(144-117,8)2/117,8 )
  • On rejette si T gt q?1 (1-a)

20
(No Transcript)
21
Remarques
  • Pour que les asymptotiques tiennent, Il nous
    faut que pour chaque possibilité i, E(i) est au
    moins 10
  • Il faut ne pas oublier de faire la division par
    E(i) et non N(i)
  • Pour tester H0 contre lalternative générale, on
    rejette si T est trop grande
Write a Comment
User Comments (0)
About PowerShow.com