Biostatistique et Introduction la Sant Publique - PowerPoint PPT Presentation

1 / 18
About This Presentation
Title:

Biostatistique et Introduction la Sant Publique

Description:

La loi de probabilit d'une variable discr te prenant les valeurs x1, ... Concerne toutes les preuves binaires : succ s/ chec, pr sence/absence, oui/non, ... – PowerPoint PPT presentation

Number of Views:114
Avg rating:3.0/5.0
Slides: 19
Provided by: Mede77
Category:

less

Transcript and Presenter's Notes

Title: Biostatistique et Introduction la Sant Publique


1
Biostatistique et Introduction à la Santé
Publique
  • Lois de Probabilité

2
Loi de probabilité dune variable aléatoire
discrète
  • La loi de probabilité dune variable discrète
    prenant les valeurs x1, x2,, xn est définie
    par lensemble des probabilités correspondantes
    p1, p2,,pnon note piPr(Xxi) avec 0 ? pi
    ? 1 et ?pi1
  • Exemple lancer dun dé à 6 faces6 résultats
    possibles x11, x22,, x66 avec les
    probabilités p1p2 p3p4p5p61/6(loi
    discrète uniforme)

3
Moyenne dune variable aléatoire discrète
  • La moyenne dune v.a. X est la valeur moyenne des
    résultats que lon obtiendrait si lon répétait
    lépreuve à linfini.
  • La moyenne ? est déduite de la loi de probabilité
    de X ? x1 p1 x2 p2 xn pn ? xi pi
  • Exemple du dé à 6 faces la moyenne est 3,5
  • On utilise aussi le terme despérance
    mathématique E(X) ?
  • La moyenne est un paramètre de position.

4
Variance dune variable aléatoire discrète
  • La variance ?² dune v.a. X est la moyenne des
    carrés des écarts entre X et sa valeur moyenne
    ?. ?² ? pi (xi ? ?)²
  • La variance est un paramètre de dispersion.Elle
    est nulle pour une v.a. certaine.
  • Lécart type est la racine carrée de la variance.
  • Exemple du dé à 6 faces la variance est
    2,917 lécart type est 1,708
  • Autre définition basée sur lespérance
    mathématique ?² E(X ? ?)² E(X²) ? E(X)²

5
Loi de Bernoulli
  • Une v.a. de Bernoulli est une v.a. qui ne prend
    que deux valeurs possibles notées 1 , associée
    à une probabilité p et 0 , avec une
    probabilité 1?p (événement contraire)
  • Sa loi de probabilité définit la loi de Bernoulli
    de paramètre p
  • Moyenne p
  • Variance p(1?p)
  • Concerne toutes les épreuves binaires
    succès/échec, présence/absence, oui/non,
    vrai/faux, malade/non malade

6
Loi binomiale
  • Une v.a. obtenue par le nombre de fois où on a
    obtenu 1 en répétant n fois, indépendamment, une
    même v.a. de Bernoulli de paramètre p, suit une
    loi binomiale qui a pour paramètres p et
    n.avec nombre de combinaisons de k
    sujets pris parmi n
  • Moyenne np
  • Variance npq

7
Loi binomiale exercice
  • Un médicament est susceptible de provoquer des
    accidents allergiques chez un patient sur 100.
    Quelle est la probabilité dobserver au moins un
    accident allergique dans une clientèle comportant
    70 patients traités par ce médicament ?
  • On cherche Pr(X?1)
  • Il sagit de lévénement contraire par rapport à
    lévénement élémentaire  aucun accident
    allergique 
  • On peut écrire Pr(X?1) 1 ? Pr(X0) 1 ? qn
  • Résultat Pr(X?1) 1 ? (1 ? 0,01)70 0,505
    50,5

8
Loi binomiale formule de récurrence
  • Complexité des calculs dès que n dépasse quelques
    unités en raison des calculs de factorielles
  • Définition dune suite récurrente de 0 à n
  • valeur initiale Pr(X0) qn
  • suite

9
Loi binomiale fonction Excel
10
Loi de Poisson loi des événements rares
  • La loi de Poisson permet de représenter la
    survenue dévénements rares
  • exemples en épidémiologie, pharmacovigilance.
  • Moyenne ? (paramètre de la loi de Poisson)
  • Variance ?
  • Pr(X0) e??
  • Bonne approximation de la loi binomiale quand np
    est petit par une loi de Poisson de paramètre ?
    np

11
Variables aléatoires continues
  • Les variables continues suivent des lois de
    probabilité dont la formulation est différente de
    celle des variables discrètes.
  • Chaque valeur élémentaire a une probabilité nulle
    (ce qui ne veut pas dire quelle est impossible)
  • La loi de distribution de probabilité est
    représentée par une fonction appelée densité de
    probabilité
  • Une probabilité est définie sur un intervalle
    Pr(X?a,b)
  • Moyenne Variance

12
La loi normale de Laplace-Gauss
  • Cest la loi de probabilité la plus importante,
    pour des raisons de pratique, et pour des raisons
    théoriques.
  • Cest la loi qui décrit les fluctuations des
    moyennes.
  • Densité de probabilité définie de ?? à ?
  • La v.a. est centrée et réduite
  • Toute loi normale de paramètres ? et ? peut être
    ainsi transformée en loi normale centrée réduite.

13
La loi normale centrée réduiteTable 1
14
La loi normale centrée réduiteTable 2
15
La loi normale centrée réduiteTable 3
16
La loi normale centrée réduiteTable 4
17
Loi normale fonction Excel
18
Loi normale fonction Excel
Write a Comment
User Comments (0)
About PowerShow.com