Reprise du message précédent :

1) Tu ne peux pas calculer l'écart type avec les données que tu as, mais tu peux calculer une approximation classique de celui-ci.
Pour cela, tu écris Y=f(A,B,C), où f(x,y,z)=xz/y.
puis df (x,y,z)= (z/y)dx+(xz/y²)dy+(x/y)dz
L'approximation classique transforme ça en :
écart type sur Y= |(C/B)|*écart type sur A + |(AC/B²)|*écart type sur B + |(A/B)|*écart type sur C

J'imagine qu'on ne parle pas de Undergraduate Algebra, qui, comme son nom l'indique, est pour les undergraduates

Parce qu'il existe un Undergraduate Algebra ?  
 
Je ne connais qu'Algebra (et Real and Functional Analysis).  

Tu veux dire 'si les maths ne t'intéressent pas' ?
 
Je suis pas sûr de saisir l'intérêt de l'algèbre duquel on aurait ôté les preuves

 
Bon je continue ici plutôt que sur le topic thésards du coup
(drapal caché )
 
Avec ton énoncé ici je comprends mieux ce que tu veux. Autre possibilité que celle donnée par Victor: si tu as les lois de A, B, et C, tu peux calculer la loi de Y, et donc sa variance. Mais ça peut vite devenir pénible si les lois ne sont pas très jolies.
Pour ta deuxième question, mes cours de traitement du signal sont trop loin dans ma mémoire

 
Ben, je vais considérer que A, B, et C suivent une loi normale (ce qui est le cas à priori d'ailleurs)
Page 12 de ce document : http://poisson.ens.fr/Ressources/incertitudes.pdf, il présente la propagation de l'incertitude,
et une application proche de mon cas (un produit de terme) page 13, le cas f. : il s'agit du produit : P=UI.
La formule présentée, je la retrouve aussi sur Wiki, mais elle me donne l'incertitude et non l'écart type, je crois que je ne peux pas l'utiliser pas pour le test de Student.
 

 
Merci,
Tu aurais un lien sur cela ? (que je vois les détails si c'est OK dans mon cas.)

Moi j'avais bien aimé le Schaum "Linear Algebra" de Seymour Lipschutz pour son coté très graduel niveau difficulté des problèmes

http://www.springer.com/mathematic [...] 87-22025-3
A+,

Je suis pas statisticien, mais ça ressemble à une delta method.

Je sais bien que ss preuves c'est plus vraiment des maths. Mais il semblait vouloir comprendre l'algebre lineaire pour un boulot d'inge. Dans ce cas la je peux comprendre qu'on saisisse pas forcement l'interet de montrer par exemple que tout espace vectoriel est libre et qu'on admette un tel resultat.

 
Qu'entends-tu par là?

J'ai un AUTRE "problème"
J'ai une valeur moyenne A évaluée à partir de 4 mesures, et une autre valeur moyenne B estimé à partir de 4 (ou 3) mesures.
à priori, si j'avais beaucoup de mesures, elles suivraient une distribution normale.
Avec seulement 4 mesures, j'ai des variances qui ne sont pas équivalentes.
 
in fine, je veux faire un test de comparaison de moyenne.
 
Es-ce que je peux faire un test de Student avec si peu d'échantillon (4), et malgré le fait que les variances mesurées ne soient pas équivalentes ?
 
Une autre méthode plus adéquate ?

Tout espace vectoriel admet une base, si tu preferes.

 
Tu veux comparer <A> et <B> ?
Ou alors comparer <A> et <B> à des valeurs déterminées (attendues )
Dans tous les cas, 4 valeurs, c'est trop peu pour faire converger les v.a. vers les lois limites

 
J'ai comparé A et B (tube1 et tube 2)
en langage R :
 

 
var.equal=FALSE car les variances ne sont pas équivalentes.
hypothèse H0: <tube1> égale <tube3>
-0.7598 < 1.943 donc hypothèse H0 non rejeté (j'ai un doute sur la conclusion   )
Mais de toute façon : p-value = 0.4771 donc le risque de rejeter à l'hypothèse nulle est beaucoup trop important

 
edit : et je ne sais pas si l'application est valable avec n=4 pour chaque échantillon
re-edit : 529 et 566, c'est les valeurs de l'é.nantiosélectivité* d'une enzyme dans différents conditions... du coup on ne peut rien conclure là, même si les moyennes ne sont pas équivalentes.
*en pratique : le ratio c'est le ratio concentration de produits (en condition initiale) des é.nantiomères R et S mesuré par en c.hromatographie g.azeuse.

 
Je pense qu'il faut faire qt(0.95,3), et non 5
Sinon ben... le résultat du Welch est éloquent, tu ne peux pas conclure, tu peux juste te contenter de comparer les moyennes et dire que c'est pas loin

Vlà l'intervalle de confiance que tu te tapes aussi

 
 
Bonjour, je repasse pas hasard... Mais j'ai peut-être dis une bêtise...  

 
oui : qt(0.95,3) (ddl = 4-1)
 
voilà pour la conclusion    

 
Grave :
 
95 percent confidence interval:  
 -156.88606   83.00106  
 
En gros, il y a une probabilité non négligeable que la première moyenne soit en fait supérieur à la seconde    

Quel est l'avantage de définir le produit de convolution avec un "-" plutôt qu'avec un "+" dans la formule?
 

 
alors qu'en remplaçant f par la fonction F symétrique de f par rapport à t=0 on se retrouverait avec le même résultat. Je suppose qu'on doit préférer f à F pour une certaine raison mais laquelle?
 
 
par exemple si on considère le produit de convolution discret  
 

 
et qu'on prend f[-2] = 4, f[-1] = 3, f[1] = -6, f[2] =-8 et f = 0 ailleurs, alors le produit de convolution en n vaut :  
 
f[-2]g[n+2] + f[-1]g[n+1] + f[1]g[n-1] + f[2]g[n-2]
 
 
ça serait pas plus visuel et intuitif d'avoir F[2]g[n+2] + F[1]g[n+1] + F[-1]g[n-1] + F[-2]g[n-2] ?
 
 

 
Si tu mets un + dans la formule, le produit n'est plus commutatif par exemple (tu ne peux plus écrire ta première égalité). Et surtout c'est moche que la somme des deux arguments ne fasse pas x
 
Plus sérieusement, il faut comprendre comment est utilisé le produit de convolution pour en comprendre la formule. Par exemple, en probas, si tu as deux variables X et Y à densités f et g, la loi de la somme Z=X+Y a pour densité f*g. Ca se comprend particulièrement bien dans le cas discret en voyant qu'on cherche à écrire une valeur z prise par Z de toutes les façons possible comme la somme d'une valeur x prise par X et d'une valeur y prise par Y (il faut donc avoir x+y=z d'où les arguments x et z-x dans les deux fonctions).

Bonjour tout le monde.
 
Un tout petit problème que je ne sais plus résoudre depuis belle lurette...
 
Dans un jeu, je dois placer correctement 4 piliers qui portent chacun 3 choix.
 
AAAA
AAAB
AAAC
AABA
AABB
AABC
etc.
 
Combien de combinaisons sont possibles ?
Merci.  

Si les piliers sont indépendants, comme il y a trois combinaisons par pilier, il y a 3*3*3*3=81 choix.

Les piliers sont bien indépendant.
Et tu confirmes ce que j'avais trouvé par ailleurs : 3^4 donc.
Merci.

A condition que les permutations ne comptent pas comme un unique résultat (même effet dans le jeu) aussi (AAAB différent AABA)

AAAB est bien différent de AABA.  

Tu peux trouver une équa diff portant uniquement sur x_1.

moi non plus.

Bonjour,
 
Un peu de stats.
 
Lors de l'estimation de la variance d'une population avec la formule habituelle \sum(x_i-\mu)^2
Est-ce que l'on suppose quelque chose sur la population ou pas ?
 
Ma question est-ce valide pour autre chose qu'une distribution normale ?
 
Je cherche à connaitre la variance d'un population qui suit la loi de rice.
http://en.wikipedia.org/wiki/Rice_distribution

 
Oui, c'est valide, cette définition ne dépend pas de la loi des x_i !
Tu peux ici calculer explicitement la variance théorique attendue, elle est donnée par le deuxième moment sur la page wikipedia que tu cites !

Une question peut etre indigne du niveau de ce topic, quelqu'un peut me faire la petite liste des notions topologiques ? sur mon cours c'est pas explicite en plus d’être une vrai jingle parfois

Si ton cours est un jingle, c'est que ça n'est pas un cours de maths, mais une émission de télé ou de radio.
 
Ça veut dire quoi « la petite liste des notions topologiques » ? Si c'est savoir ce qu'est un espace topologique, alors c'est un doublet (E,T), où  

• E est un ensemble ;
• T est un ensemble de parties de E, avec ø et E dans T ;  
• T est stable par union quelconque et stable par intersection finie de ses éléments.  

Les éléments de T sont les ouverts.
 
Et puis voilà.

   
non ce que je veut savoir c'est quels sont les propriété (comme la convergence) qui sont topologique. c'est a dire qui se transmettent d'un E,d a E,d' si d et d' sont équivalentes.

d et d' ce sont des distances ? En gros, tu veux savoir quelles propriétés sont propres aux espaces métriques et non aux espaces topologiques ?

 
c'est pas plutot si d et d' ne sont pas équivalentes justement?

 
un espace metrique est un espace topologique non?

Oui mais il y a des théorèmes dûs au fait d'être dans un espace métrique et qui tombent à l'eau lorsqu'on est simplement dans un espace topologique.

j'avais mal lu

This !    
c'est elles que je cherche.