Chapitre 21 — Mise en œuvre sur R et Python

Calculatrice interactive — Statistique inférentielle

pandas (n-1) contre numpy (n) : mesurer le piège

valeurs (séparées par des virgules)

Test de proportion : avec ou sans correction de continuité

succès k

taille n

proportion testée p₀

Le taux de couverture d'une simulation est-il conforme au taux annoncé ?

nombre de simulations n

taux annoncé p₀

taux observé

Rappels : pandas.std() divise par $n-1$, numpy.std() par $n$ (par défaut) — un écart d'environ $5\,\%$ sur $n=10$, invisible sur $n=500$. prop.test(correct=FALSE) retrouve $z^2$ calculé à la main ; par défaut R applique une correction de continuité. Le taux de couverture d'une simulation d'intervalles de confiance est lui-même une proportion, avec sa propre erreur-type $\sqrt{p_0(1-p_0)/n}$ — le message final du cours, appliqué à sa propre vérification.