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Salut ,
oui , il suffit d'ecrire:

Le théorème sous jacent c'est un théorème de point fixe. Si non, l'idée est de minimiser la fonctionnelle |f(x)-f(x0)|(on prend x0 =0 pour chercher le zéro ici par exemple), tu calcules a chaque xn la dérivée |f(xn)|' qui est f'(xn) quand f(xn)>0 et -f'(xn) si non, et tu sais que la direction de min...

De rien j'aurai du voir que 43% marchait pas tout a l'heure, ma justification n'avait pas de sens, il fallait s'attendre a une probabilité proche de 0 et non proche de la distribution, d'autant plus proche de 0 que N est grand. a+ PS: et a un moment j'ai ecrit la convergence asymptotique :D, je desc...

bah maintenant le calcul donne: P(S>100)=1-F(10/7)=1-0.92=0.08. Soit sur un echantillon de 200 personnes, une probabilité d'environ 10% de voir gagner le candidat donné perdant a 45%. Ca marche donc. Et cette probabilité converge vers 0, quand l'echantillon grandi vu que la moyenne empirique converg...

enfin bref, j'ai compris ce que tu voulais dire, juste que la "loi de la moyenne", c'est un peu maladroit mais bon.

Combien avais tu trouvé la premiere fois?

la moyenne associée à chaque échantillon possible constitue bien une v.a., non? non, une moyenne n'est pas aléatoire c'est l'esperance mathématique, ce qui est alétoire c la variable aléatoire sous jacente. ce qui est aléatoire par contre c'est l'estimateur empirique de moyenne oui: \sum_N X_i/N , ...

jamemojo a écrit:je crois qu'il manque la racine :

Il manque la racine oui. Ca change le resultat en effet.

bah le probleme c'est que certaines de tes etapes n'ont aucune logique mathématique: "la loi de ma moyenne " ca na pas de sens par exemple tu approximes l'echantillon final au depart alors que l'echantllon final doit etre utilisé brute, c'est l'echantillon conditionnel des 200 qui doit etr...

jamemojo a écrit:merci beaucoup pour votre aide, j'étais très mal parti.

Je ne comprends pas pourquoi ca donne 1 - F(0.2)
je trouve 1 - F(1.42)

[100-(200*45) ]/(200*0.45*0.55)=10/49.5=0.2

Ca donne si tu veux controler 1-F(0.2), ce qui donne grace à la table:

environ 42%.

donc tu vois que l'erreur est de 3% et le resultat est cohérent avec les 45% du plus gros echantillon

salut, tu as p=0.45 la probabilité pour un tirage Xo de voté pour A. Retrospectivement l'echantllion suit une loi binomiale (0.45,200). On cherche a claculer P(Somme>=100) et la on utilise la convergence asymptotique de la binomiale vers la normale car ce serait trop long de calculer ca avec la bino...

ou on a pu utiliser fubini par la positivité des indicatrices et le fait que pour le passage de 3 à 4.

On considère une fonction positive continue sur \mathbb{R}^d et à support compact h . Pourquoi on a pour une mesure \mu sur \mathbb{R}^d : [CENTER] 3$\Bigint_{\mathbb{R}^d} h d\mu = \Bigint_0^{||h||_{\infty}} \ \mu(\{h\geq t\}) dt .[/CENTER] Merci pour votre aide. salut les amis: \Bigint_0^...

salut c'est ca, tu cherches quand le gradient s'annule.
Ca te fait un systeme a deux inconnus que tu resouds.
La solution te donnera tes deux estimateurs.

salut,

5*5*5=125

Pas de probleme, c'est juste que tu rappliques, tu lis personne contredis tous le monde et repond apres que d'autres aient deja repondu.
C'est un petit peu mal élevé et quand c'est faux, c'est en plus agacant.

Ensuite moi je t'en veux pas du tout, en tant que gentleman ;).

:++:

Moralité:

Une application d'application lineaire n'est en general pas lineaire.

ne pas confondre:
R-->R
x-->A(A(x)) lineaire


avec
L(E)-->L(E)
A-->A(A)

pas lineaire et meme quadratique en dimension 1 par exemple.

salut pour la 1) P(f) est clairement linéaire (f^2 c'est pas f*f qui n'a pas de sens mais bien f ° f, la composée de f par f, qui est encore linéaire) comme somme d'applis linéaires (L(E) est un ev) oula, autant se gourrer en etant aussi peremptoire c'est du joli :D! ici fof=f*f vu que f est une ap...

Salut,

Je dirais meme plus, si l'on trouve que p(af) est different de a.p(f) ce n'est pas lineaire, ce qui est immediat vu que pour le premier terme on obtient af(af)=a^2.f, car f est une application lineaire.
aP(f) est donc different de P(af).

exactly my dear ||X||_p =E(X^p)^{1/p} pour l'espace vectoriel de fonctions L^p(P,\Omega,B(\Omega)) munit de la norme L^p associée. Les variables aléatoires \omega->X(\omega) n'etant rien d'autre que les fonctions mesurables et E(X^p)=\int_{\Omega} X(\omega...