Intervalle de confiance

Bonjour,

Surement une question bête, mais c'est possible d'avoir un intervalle de confiance aussi petit pour une variable de ce type ?
La moitié des observations est avant 34 et après 51, alors pourquoi j'obtiens un intervalle entre 43 et 45 ?

Code:

summary(dose.apport)
#  Min.  1st Qu.   Median     Mean  3rd Qu.     Max.
# 0.0372  34.7200  43.5500  44.8900  51.6000 115.0000
sd(dose.apport)
# 14.95684

Code:

> t.test(dose.apport,conf.level = 0.999)$conf.int
[1] 43.98112 45.80547
attr(,"conf.level")
[1] 0.999

Il y a quelque chose qui m'échappe.

Merci,

Virginie

Bonjour,

c'est un intervalle de confiance de la moyenne qui est à 44.89. Peu importe la forme de la distribution... pour un écart-type donné et un nombre d'individu donné, l'intervalle dépend essentiellement du nombre d'individu que tu as dans ton échantillon, et en aucun cas de la loi de distribution des données.

Ne confonds-tu pas les statistiques sur ta moyenne et les statistiques sur ta distribution?

Niaboc

Oui je mélange certainement les deux..

Mais alors, comment j'obtiens l'intervalle de confiance dans lequel j'ai 95% de mes données ?

Bonjour,

Mais alors, comment j'obtiens l'intervalle de confiance dans lequel j'ai 95% de mes données ?

Ce n'est pas ce que tu obtiens. La definition d'un IC a 95% c'est: il y a 95% de chances que ton IC contienne la vraie valeur de ta moyenne. Et au passage, l'IC obtenu n'est pas a 95%, mais visiblement a 99.9% (ce qi n'est peut-etre pas tres raisonnable, si?).

Ayana

Oui c'est ça en fait..

Ce que j'aimerais c'est mettre deux limites, une supérieure et une inférieure, au delà desquelles il y a peu de chance d'obtenir ces valeurs.

En quelque sorte une méthode pour détecter les valeurs extrêmes, pour mettre une limite en fait.

Mais c'est apparemment pas la méthode..

Dans ce cas, si tu veux avoir un intervalle dans lequel tu auras 95% de tes donnees, tu as juste a ecrire cela dans R:

Code:

percentile(dose.apport,c(0.025,0.975))

Ca te donnera les valeurs du 2.5eme et 97.5e percentiles de ta distribution, mais ce n'est pas un intervalle de confiance.

Ah oui simplement. C'est logique, je ne sais pas pourquoi je restais bloquée sur l'idée d'un intervalle de confiance, alors que ça n'a rien à voir.

Merci en tout cas !

Attention Ayana,

il n'y a aucune raison de ne par parler d'intervalle de confiance sur les valeur. Ne dis pas "ce n'est pas un intervalle de confiance", c'est est bien un. Si X est une variable statistique qui prend les valeurs 0,2,3,3,5,6,6,6,7,7,7,8,8,9,9,9, un intervalle de confiance à 90% sur les valeurs est [2;9], qui contient bien plus de 90% des valeurs.
Il est vrai qu'en général, on parle plus d'intervalle de fluctuation lorsque les valeurs (ou la loi) sont connues.

Cordialement.

Bonjour,

gg a écrit:Attention Ayana,

il n'y a aucune raison de ne par parler d'intervalle de confiance sur les valeur. Ne dis pas "ce n'est pas un intervalle de confiance", c'est est bien un. Si X est une variable statistique qui prend les valeurs 0,2,3,3,5,6,6,6,7,7,7,8,8,9,9,9, un intervalle de confiance à 90% sur les valeurs est [2;9], qui contient bien plus de 90% des valeurs.
Il est vrai qu'en général, on parle plus d'intervalle de fluctuation lorsque les valeurs (ou la loi) sont connues.

Cordialement.

Un intervalle de confiance concerne les paramètres d'une population. Quand on parle d'intervalles pour des observations on parle plutôt d'intervalle de fluctuation.

cdlt

Effectivement, Droopy.

mais quand on a des paramètres élaborés, disons moyenne et variance, et plus les valeurs, on est ramené à calculer (si ça sert à quelque chose) un intervalle de confiance sur les valeurs. Si la population est approximativement gaussienne, on aura un intervalle pas trop grand. Si on ne sait rien, l'utilisation de formules du genre Bienaimé-Tchebichev donne des intervalles trop grands.

Cordialement.