Erreur type

Quand on dispose des valeurs d'un caractère quantitatif concernant un échantillon d'individus tirés au sort dans une population, on peut calculer une estimation de certains paramètres de ce caractère, par exemple sa moyenne ou sa variance.

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la quantité de stress subjectif (Y) moyenne dans ces villes. Est-il envisageable à .... que la variable X2 a une plus grande contribution que X3 dans l'estimation... L'erreur-type est l'écart-type des valeurs prédites divisé par.... mesure apporte donc une indication sur le caractère aberrant (out-... (source : u-paris10)
L'échantillon a été choisi au moyen d'une répartition de Neyman.... Quand l'erreur-type est exprimée en pourcentage de l'estimation, ... qu'elles respectent le caractère confidentiel des réponses apportées par les entreprises.... (source : hrsdc.gc)

Quand on dispose des valeurs d'un caractère quantitatif concernant un échantillon d'individus tirés au sort dans une population, on peut calculer une estimation de certains paramètres de ce caractère, par exemple sa moyenne ou sa variance.

Ainsi, on estime la moyenne du caractère dans la population en calculant la moyenne du caractère dans l'échantillon ; on estime la variance du caractère dans la population en calculant la variance du caractère dans l'échantillon et en multipliant le résultat obtenu par $\frac{n}{n-1}$ où $n$ est le nombre des individus constituant l'échantillon; cette multiplication permet en effet d'obtenir une estimation exacte en moyenne.

Ce qui précède sert à dire qu'une estimation d'un paramètre est une réalisation d'une variable aléatoire ; cette variable aléatoire est nommée estimateur et , comme variable aléatoire, elle a des paramètres, surtout une moyenne et un écart type (la racine carrée de sa variance). Pour les deux estimateurs indiqués ci-dessus, la moyenne est égale à la valeur du paramètre qu'ils servent à estimer ; on dit que ces deux estimateurs sont non biaisés.

Par définition, l'erreur type d'une méthode d'estimation est l'écart type de l'estimateur utilisé.

On en déduit que l'erreur type de la moyenne est égale à $\frac{\sigma}{\sqrt{n}}$ où $σ$ est l'écart type (inconnu) du caractère reconnu dans la population.

On montre que l'erreur type de la variance est égale à $\sigmaˆ2\sqrt{\frac{2}{n-1}}$ .

Cependant, on se permet d'appeler aussi erreur type d'une méthode d'estimation l'estimation de l'écart type de l'estimateur utilisé ; ainsi, on pourra dire que l'erreur type de la moyenne est égale à $\frac{s}{\sqrt{n}}$ où $s$ est la racine carrée de l'estimation de la variance du caractère reconnu (estimation qui se calcule dans l'échantillon, en suivant la méthode indiquée).

L'expression d'erreur type provient du fait qu'on emploie un estimateur non biaisé ; par conséquent elle est une mesure de l'importance de l'écart qui peut exister entre l'estimation qu'on va obtenir pour le paramètre étudié et la vraie valeur de ce dernier.

Voir aussi

Standard Errors of Mean, Variance, and Standard Deviation Estimators by S Ahn

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