Passionnant sujet de probabilités ....

Il y a 9 heures, SolarisXXX a dit :

Ca y est vous allez partir le gros mytho ?

C'est la nième fois que vous nous annoncez votre départ ...

Pour le reste je vous laisse à vos délires et divagations ... je le redit vous ne comprenez rien mais rien du tout aux probabilités ...

Quand à vos pseudos arguments on dirait du Sarkozy ... une connerie en remplace une autre ... tout y est passé aujourd'hui et quand je vous démontre que c'est faux hop vous passez à un autre pseudo argument tout aussi faux et ridicule.

La ficelle est un peu grosse.

PS : je ne veux pas trop tirer sur l'ambulance mais bon (je vous cite) ...

Le type totalement obtus qui n'a toujours pas compris qu’en probabilités on n'a pas d'échantillon de données ... ça parait un peu surréaliste à ce niveau là ... mais bon qu'espérer de la part d'une personne croyant qu'il n'y a qu'UN seul espace de Hilbert ou que le produit scalaire de deux vecteurs serait un vecteur ... les gens comme lui osent tout ...

Oui...dans un contexte de collage de gommettes que vous aviez fait où, au lieu de comprendre l'intérêt du raisonnement présenté necessitant ... de le comprendre vous en aviez tiré comme conclusion une lapalissade sans intérêt du lien entre produit scalaire et dispersion comme le nez au milieu de la figure au hasard d'une équation...

En fait vous êtes capables de "bon calculs" pour tirer de mauvais indicateurs et donc mauvaises conclusions

Oui 24×31 = 744 mais ce calcul nous donne autre chose que le nombre de minutes par jour...

Les statistiques cher ami c'est pouvoir rendre des conclusions justes qui ont du sens.

Vous faites ce tour de force permanent de vous tromper dans l'interprétation de calculs pour des conclusions fausses

En parvenant de plus à ce que ce soit sans intérêt et totalement inexploitable 

Continuez professeur, vous ne servez à rien mais vous le faites avec brio.

Comment on dit à Marseille deja pour des gens comme vous ? 

Ah oui...un kéké

Ciao l'artiste 

il y a une heure, zenalpha a dit :

Oui...dans un contexte de collage de gommettes que vous aviez fait où, au lieu de comprendre l'intérêt du raisonnement présenté necessitant ... de le comprendre vous en aviez tiré comme conclusion une lapalissade sans intérêt du lien entre produit scalaire et dispersion comme le nez au milieu de la figure au hasard d'une équation...

En fait vous êtes capables de "bon calculs" pour tirer de mauvais indicateurs et donc mauvaises conclusions

Oui 24×31 = 744 mais ce calcul nous donne autre chose que le nombre de minutes par jour...

Les statistiques cher ami c'est pouvoir rendre des conclusions justes qui ont du sens.

Vous faites ce tour de force permanent de vous tromper dans l'interprétation de calculs pour des conclusions fausses

En parvenant de plus à ce que ce soit sans intérêt et totalement inexploitable 

Continuez professeur, vous ne servez à rien mais vous le faites avec brio.

Comment on dit à Marseille deja pour des gens comme vous ? 

Ah oui...un kéké

Ciao l'artiste 

Et je ne sais pas pourquoi vous faîtes une fixation tout à coup sur Marseille ... mais bon c'est comme ça.

Sinon vous pouvez encore vous ridiculiser toute la journée avec vos messages trop longs (un esprit clair est concis) formulés dans un vocabulaire des plus approximatif et partant dans tous les sens .. rien n'y changera ... il semble que vous soyez un "statisticien professionnel expert" (vous avez perpétuellement besoin de vous autocongratuler ... très révélateur ça) qui n'a aucune notion de probabilités, j'avoue ne jamais en avoir rencontré

Mais cet échange n'aura pas été inutile puisqu'il nous aura permis d'apprendre que vous seriez un statisticien sans formation de mathématiques ... un peu comme un chirurgien vous expliquant qu'il n'a pas fait médecine donc ... mais il ne faut pas contrarier les malades ...

Sinon je vais résumer votre pensée puisque vous êtes incapable de le faire vous-même.

En gros (et ceci depuis bien longtemps déjà) vous "attaquez" mon exemple du début sur deux fronts (en répétant parfois un peu à l'infini vos faibles arguments juste pour meubler) :

1) mon raisonnement serait faux car je n'ai pas d'échantillon (votre "petit x" avec votre langage de non-spécialiste) ... là je ne peux rien pour vous si ce n'est vous redire de lire mon titre qui parle de résultat probabiliste et qu'en probabilité nous n'avons pas d'échantillon. Prenez un livre de probabilités, pas trop compliqué style niveau lycée et essayez de comprendre quelle est l'approche.

2) ma densité de probabilité n'en serait pas une (dans le détail ça change ne fonction du sens du vent .. car son support ne serait pas R, car elle ne figure pas dans vos tables de petit technicien qui ne connait que la loi normale ... etc ...). Là aussi je vous incite à réfléchir avant de parler et à vous documenter sur ce qu'est une densité de probabilité ...

Si cela peut vous aider vous pouvez par exemple essayer de comprendre ce cours que j'ai trouvé l'autre jour déjà (il sort en premier dans mon moteur de recherche), chapitre 5 pour ce qui nous intéresse .... attention c'est un peu plus pointu que vos habituelles sources issues de wikipédia .. mais wikipédia pour un professionnel expert ça fait un peu gros guignol quand même.

https://www-fourier.ujf-grenoble.fr/~coquilll/files/MAT243.pdf

Il y a 2 heures, zenalpha a dit :

Oui...dans un contexte de collage de gommettes que vous aviez fait où, au lieu de comprendre l'intérêt du raisonnement présenté necessitant ... de le comprendre vous en aviez tiré comme conclusion une lapalissade sans intérêt du lien entre produit scalaire et dispersion comme le nez au milieu de la figure au hasard d'une équation...

En fait vous êtes capables de "bon calculs" pour tirer de mauvais indicateurs et donc mauvaises conclusions

Oui 24×31 = 744 mais ce calcul nous donne autre chose que le nombre de minutes par jour...

Les statistiques cher ami c'est pouvoir rendre des conclusions justes qui ont du sens.

Vous faites ce tour de force permanent de vous tromper dans l'interprétation de calculs pour des conclusions fausses

En parvenant de plus à ce que ce soit sans intérêt et totalement inexploitable 

Continuez professeur, vous ne servez à rien mais vous le faites avec brio.

Comment on dit à Marseille deja pour des gens comme vous ? 

Ah oui...un kéké

Ciao l'artiste 

Donc pour toi sens=vrai, quelle régression.

Il y a 2 heures, Virtuose_en_carnage a dit :

Donc pour toi sens=vrai, quelle régression.

 L'exactitude d’une virgule qui masque l’idiotie du raisonnement 

Cqfd

Il y a 13 heures, SolarisXXX a dit :

mais wikipédia pour un professionnel expert ça fait un peu gros guignol quand même.

https://www-fourier.ujf-grenoble.fr/~coquilll/files/MAT243.pdf

Plutôt que d'essayer de comprendre les... bases ... les bases du métier, publiez votre propre démenti de la démonstration faite en 1932 par Harold Hotteling et Leonard Solomons.

Le coefficient d'asymétrie ou le kurtosis...ça doit pas tellement vous parler...

Toujours est il que ce qu'ils ont démontré, c'est que pour toute loi de proba, donc répondant à une...vraie fonction de densité, et je vous invite à comprendre ce qu'est une fonction de densité....(la moyenne - la médiane) / écart type prenait toujours une valeur bornée entre -1 et 1.

Cette valeur est d'ailleurs une des mesures de l'asymétrie de la distribution d'une variable 

Ce qui revient à dire que la différence entre la moyenne et la médiane est toujours inférieure à un écart type 

toujours...sans exception...sauf la votre

Publiez votre espérance infinie et votre médiane = 2 dans le cadre d'une loi de proba nous fera rire un peu.

Mais si vous voulez vraiment une reconnaissance mondiale, publiez aussi votre démonstration que l'espérance de la loi de Cauchy est infinie...

Arrêtez d'ouvrir une bouche comme un poisson rouge devant 2 équations 

Comprenez les...

Cher ami autoproclamé "statisticien professionnel expert" (vous me direz lorsque vous vous rajouterez un titre ronflant de plus ?).

Je réponds à votre texte qui tourne un peu (beaucoup) en rond puisque vous ne faites que répéter de faux arguments auxquels moi (et d'autres) ont déjà répondu ... vous savez ce n'est pas en répétant 10 fois une erreur qu’elle va devenir vraie hein ...

Citation

Le coefficient d'asymétrie ou le kurtosis...ça doit pas tellement vous parler...

Exemple flagrant de propos ne servant à rien (ils sont légion chez vous), n'ayant absolument aucun rapport avec ce que j'ai énoncé au début de ce fil de discussion .. pouvant certes "impressionner" des novices mais faisant bien rigoler un vrai statisticien. Car d'une part déjà que vous n'arrivez pas depuis un mois à comprendre que l'espérance (soit un moment d’ordre 1) en probabilités peut être infinie je ne vous conseille pas de vous attaquer à des moments d'ordre 3 ou 4

Autre différence entre un vrai professionnel et un type qui s'invente une vie ici et pompe tout sur Wikipédia (ce que je vous déconseille aussi de faire, ce sont les mauvais élèves qui vont des Wikimaths ... leurs sources ou contributions sont parfois des plus approximatives) ... le vrai professionnel n'aurait pas écrit une notion en français et l'autre en anglais ... c'est bête pour vous hein !

Donc vous auriez été compétent vous auriez pu parler de "skewness et kurtosis" ou alors  de "coefficient d’asymétrie et d'aplatissement".

Citation

 

Plutôt que d'essayer de comprendre les... bases ... les bases du métier, publiez votre propre démenti de la démonstration faite en 1932 par Harold Hotteling et Leonard Solomons.

Toujours est il que ce qu'ils ont démontré, c'est que pour toute loi de proba, donc répondant à une...vraie fonction de densité, et je vous invite à comprendre ce qu'est une fonction de densité....(la moyenne - la médiane) / écart type prenait toujours une valeur bornée entre -1 et 1.

Ce qui revient à dire que la différence entre la moyenne et la médiane est toujours inférieure à un écart type 

toujours...sans exception...sauf la votre

 

Donc là je vous réexplique pour la 10ème fois la même chose. Ce résultat est exact sous hypothèse d'espérance et variance soient finis ... c'est si difficile que ça pour vous de comprendre qu’en mathématique plein de résultats ne sont vrais que si certaines hypothèses sont vérifiées au préalable ? (mon fiston au collègue l'a compris depuis un moment).

Mais (autre approche) mis à part que les notations seraient inadéquates ce résultat fonctionne aussi dans le cas de ma loi de probabilité ... vu qu'ici la variance est infinie il dit donc que dans ces cas limite la distance entre médiane et espérance peut aussi être infinie ... nulle contradiction.

Sinon je constate que vous êtes au top de l’expertise ... de 1932

Citation

 

Publiez votre espérance infinie et votre médiane = 2 dans le cadre d'une loi de proba nous fera rire un peu.

Mais si vous voulez vraiment une reconnaissance mondiale, publiez aussi votre démonstration que l'espérance de la loi de Cauchy est infinie...

 

Les publications scientifiques ce sont pour des résultats nouveaux ... pourquoi voudriez-vous que je publie un résultat simplissime qu'un étudiant de seconde année connait très bien ?

La loi de Cauchy je vous ai déjà dit et redit ... essayez d'abord de comprendre mon petit exemple qui est plus simple, on verra ensuite. Sinon loi de Cauchy ou mon exemple ont des densités de probabilité servant de contre-exemple comme ceci est fort bien dit dans le cours que je vous avez proposé de lire (ce que visiblement vous n'avez pas fait) ... je vous copie le passage :

Citation

c'est que pour toute loi de proba, donc répondant à une...vraie fonction de densité

Et pour terminer ... toujours le même problème chez vous ... vous n'arrivez pas  lire ou comprendre ce qu'est la définition mathématique d'une densité de probabilité et affirmez (sans jamais pouvoir le justifier) que ma densité n’en serait pas une.

Vous l'avez dans le cours que je vous avez conseillé , mais je vous présente toutes mes excuses car j'ai réalisé que ce cours de niveau deuxième année de licence doit être du chinois pour vous. J'ai alors cherché quelque chose de plus adapté à votre niveau et comme je sais que vous préférez les images et les vidéos à la lecture je vous propose le lien suivant de niveau lycée :

Sur ce je vous souhaite monsieur le "statisticien professionnel expert" une excellente journée ... je m'étonne toujours de votre présence ici vu que cela fait trois jours que vous annoncez votre départ du forum ... mais d'un autre coté non je ne suis pas aussi étonné que ça vu que raconter de choses fausses est votre pain quotidien.

Et je vous ai toujours dit que sans votre vie imaginaire sur ce forum vous allez déprimer

En dehors du simple bon sens, en dehors de ma longue expérience, en dehors du lien wiki, en dehors de mon expertise

Concluons par des sources, je n'aime pas les ambiguités dans mes exposés.

Avouons que, généralement, je baigne plutôt dans des problématiques beaucoup, beaucoup, beaucoup plus complexes et aussi beaucoup plus opérationnelles...

L'analyse de données puisque vous êtes "enseignant chercheur en analyse de données", ce n'est pas que "des statistiques pures", c'est surtout un énorme savoir faire à développer pour des outils professionnels clés en main

1- Moyenne ou médiane ? G Haesbrock - Université de Liège - Congrès de la SBPMef - Août 2017 - Université de Liège

The limit of a mesure of skewness

https://docplayer.fr/60842974-Moyenne-ou-mediane-g-haesbroeck-departement-de-mathematique-universite-de-liege-congres-de-la-sbpmef-aout-2017.html

Extrait page 23

2 - Extrait vers l'article original signé par Hotteling et Solomons

https://projecteuclid.org/journals/annals-of-mathematical-statistics/volume-3/issue-2/The-Limits-of-a-Measure-of-Skewness/10.1214/aoms/1177732911.full

Cette fois je vous laisse cher "collègue"

J'aurais juste regretté chez vous un jargon non maîtrisé pour des exposés faux sans aucune notion de base en stats

Avouons que c'est embêtant

En synthèse

Non le calcul de l'espérance pour la loi de Cauchy n'est pas l'infini

Oui votre calcul d'une médiane finie pour une moyenne infinie dans le cadre d'une loi de probabilité est faux 

il y a 26 minutes, zenalpha a dit :

En dehors du simple bon sens, en dehors de ma longue expérience, en dehors du lien wiki, en dehors de mon expertise

Concluons par des sources, je n'aime pas les ambiguités dans mes exposés.

Avouons que, généralement, je baigne plutôt dans des problématiques beaucoup, beaucoup, beaucoup plus complexes.

L'analyse de données puisque vous êtes "enseignant chercheur en analyse de données", ce n'est pas que "des statistiques pures", c'est surtout un énorme savoir faire à développer pour des outils professionnels clés en main

 

1- Moyenne ou médiane ? G Haesbrock - Université de Liège - Congrès de la SBPMef - Août 2017 - Université de Liège

The limit of a mesure of skewness

https://docplayer.fr/60842974-Moyenne-ou-mediane-g-haesbroeck-departement-de-mathematique-universite-de-liege-congres-de-la-sbpmef-aout-2017.html

Extrait page 23

 

2 - Extrait vers l'article original signé par Hotteling et Solomons

https://projecteuclid.org/journals/annals-of-mathematical-statistics/volume-3/issue-2/The-Limits-of-a-Measure-of-Skewness/10.1214/aoms/1177732911.full

3 - Pourquoi y a t'il généralisation à toute variable aléatoire suivant une loi de proba ?

https://www.jstor.org/stable/2237890

Extrait

Cette fois je vous laisse cher "collègue"

J'aurais juste regretté chez vous un jargon non maîtrisé pour des exposés faux sans aucune notion de base en stats

Avouons que c'est embêtant

En revanche, petit niveau de math mais c'est comme le permis, si vous conduisez une formule 1 en ayant passé le permis sur une 2CV, méfiez vous de vos sorties de routes.

Non.... essayez de trouver la route... et votre route

En synthèse

Non le calcul de l'espérance pour la loi de Cauchy n'est pas l'infini : 0/20

Oui votre calcul d'une médiane finie pour une moyenne infinie dans le cadre d'une loi de probabilité est délirant : 0/20

 

La bonne conclusion serait plutôt que vous n'avez jamais rien compris à rien malgré toutes mes sources et explications données.

Et, une fois de plus, vous vous ridiculisez en tournant en boucle sur un résultat qui ne fonctionne que si l'espérance et la variance sont finies.

Plus votre incapacité totale à comprendre que je vous parle de probabilités ici et pas de statistiques (c'est pas dur c'est dans le titre) ... car votre lien (cet exposé très simple) est un exposé de statistique ... vraiment vous n'arrivez pas à comprendre ça c'est pourtant simple.

En gros je vous parle depuis un mois de variable aléatoire et vous vous me "répondez" pour schématiser qu'en statistiques si vous calculez la moyenne sur deux valeurs vous n'allez jamais obtenir l'infini ... ben oui on s'en doute ... ce n'est pas mon propos ..

Mais à ce niveau de délire vous ne lisez ni ne comprenez mes arguments, vous êtes enfermé dans votre obsession pathologique à vouloir avoir raison contre vents et marées même si vous accumulez les erreurs élémentaires.

Et à propos de pathologie vous voilà encore avec vos notes .. de toute manière vous collez 0/20 à tout contradicteur quand vous ne savez plus quoi dire d'autre

Vous seriez mentalement "normal" vous auriez par exemple proposé la "vraie" définition pour une densité de probabilité puisque selon vous la mienne n'en serait pas ... et tout ce que l'on lit sur le net serait dont faux ? ... limite on dirait un complotiste

Et sinon vous en êtes où de votre "départ du forum" ????

il y a 5 minutes, SolarisXXX a dit :

Et sinon vous en êtes où de votre "départ du forum" ????

Bien sûr je pars.

Le bonjour à vos étudiants imaginaires 

Et vu ce que vous étiez supposé travailler dans votre "migration de SAS à R", tentez d'apprendre le copié coller de votre interface et le double clic pour vos outils imaginaires

Courez...le prof de master 1 va vous gronder

Je vous dois une nouvelle fois des excuses sur un point.

Je disais que vous n'aviez jamais donné la définition de ce qui serait "selon vous" une densité de probabilités.

En fait si vous aviez tenté .. et ce n'était pas triste .... ça vaut son pesant de cacahouètes :

Citation

Petit rappel de base :

Pour mémoire, une fonction de densité en statistique est une fonction pour laquelle il est possible de calculer à l’aide d’une intégration la probabilité d’appartenance de la loi qu’elle décrit pour une variable donnée sur son domaine de définition. Cette intégration donne l’aire de la surface entre l’axe des abscisses et cette fonction de densité qui prend la forme d'une "courbe en cloche" et dont l’ intégration sur son domaine de définition calcule la probabilité de la variable à étudier (suivant la loi sous jacente) dont la valeur minimale est de zéro et la valeur maximale de 1 (une proba quoi...)
Cette probabilité calculée par l'integration de cette fonction de densité suit ce qu’on appelle une loi de probabilité pour la variable sous jacente dont on présume à priori qu’elle est bien distribuée selon cette loi (il y a une méthode pour connaître la loi référente...)
Ces lois statistiques référentes sont variées et on les choisit comme référence selon les profils connus à priori pour les distributions des variables réellement observées ou empiriques de son échantillon qu’on souhaite étudier en rapport aux distributions connues de ces lois

Donc déjà au niveau du texte c'est du pur Zenapha ... comment expliquer une notion simple en étant long et imprécis.

Après pour avoir l'esprit clair et concis il fait avoir compris les concepts, sinon c'est un gros gloubi-boulga infâme que l'on sort.

Un "statisticien professionnel expert" normalement doit expliquer (notamment à ses clients) les faits et conclusions rapidement et simplement .. tout l'inverse de vous.

Je ne vais pas trop insister sur votre incapacité à différentier l'utile de l'inutile ... style "cette intégrale donne l'aire de la surface entre l’axe des abscisses et cette fonction" ... oui oui c'est cela .. "l'aire de la surface" et "l'axe des abscisses" .. très très utile au discours tout ça ...

J'ai surligné le passage totalement poilant de votre diarrhée verbale ... selon vous une densité de probabilité prendrait toujours une forme de courbe en cloche ... je vais rester gentil et na pas dire qui est la cloche dans cette affaire.

En gros donc (pour résumer) si monsieur le "statisticien professionnel expert" croit que toute densité de probabilité est forcément celle d'une loi de Gauss ... évidemment que dans votre approche aussi délirante que fausse ma densité n'en serait pas une.

Je vous remet cette vidéo de niveau lycée ... car même ce niveau là vous ne ''avez pas monsieur le "statisticien professionnel expert" :

il y a 23 minutes, zenalpha a dit :

Bien sûr je pars.

Le bonjour à vos étudiants imaginaires 

Et vu ce que vous étiez supposé travailler dans votre "migration de SAS à R", tentez d'apprendre le copié coller de votre interface et le double clic pour vos outils imaginaires

Courez...le prof de master 1 va vous gronder

Ca fait 3 jours que vous le dites ....

Il y a 2 heures, SolarisXXX a dit :

Je vous remet cette vidéo de niveau lycée ... car même ce niveau là vous ne ''avez pas monsieur le "statisticien professionnel expert" :

 

Meux que la dernière vidéo qui vous avait convaincu que l’espérance de la loi de Cauchy était infinie...

Ou est le calcul d’une médiane finie pour une moyenne infinie ?

J’ai pas vraiment bien vu...

il y a 22 minutes, zenalpha a dit :

Ou est le calcul d’une médiane finie pour une moyenne infinie ?

Si j'ai bien compris, 1/x^2 sur [1-infini], ça donne Somme(1/x^2)=1, donc une densité; Somme sur[1-2]=1/2, c'est la médiane et Somme de x * 1/x2 sur [1-infini] est une espérance infinie.

Ça me rappelle les évaluations d'options en finance spéculative ou la courbe de gauss étant fausse (très forte improbabilité de cotations extrêmes ce qui est faux en finance), on bricolait les équations pour avoir des queues de distribution épaisses. Je crois me souvenir qu'on arrivait à une bizarrerie selon laquelle ont avait une variance infinie (ce qui était empiriquement faux bien sûr mais ce n'était pas la question ni une gêne pour l'usage qu'on en faisait). Par ailleurs l'espérance était zéro évidemment (le meilleur prédicat des cours de demain ou de toute autre échéance, c'est le cours actuel). 

il y a une heure, VladB a dit :

Si j'ai bien compris, 1/x^2 sur [1-infini], ça donne Somme(1/x^2)=1, donc une densité; Somme sur[1-2]=1/2, c'est la médiane et Somme de x * 1/x2 sur [1-infini] est une espérance infinie.

Ça me rappelle les évaluations d'options en finance spéculative ou la courbe de gauss étant fausse (très forte improbabilité de cotations extrêmes ce qui est faux en finance), on bricolait les équations pour avoir des queues de distribution épaisses. Je crois me souvenir qu'on arrivait à une bizarrerie selon laquelle ont avait une variance infinie (ce qui était empiriquement faux bien sûr mais ce n'était pas la question ni une gêne pour l'usage qu'on en faisait). Par ailleurs l'espérance était zéro évidemment (le meilleur prédicat des cours de demain ou de toute autre échéance, c'est le cours actuel). 

Des "bizarreries", c'est le lôt des statisticiens, on redresse nos échantillons, on élimine les valeurs extrêmes...

Le petit problème est que mon ami @SolarisXXX s'était déjà planté avec les explications d'une première petite vidéo youtube à propos du calcul de l'espérance de la loi de Cauchy... il aime bien les vidéos d'étudiants de 18 ans ça reprend bien ses manquements

Je préfère les vidéos des pointures personnellement 

Donc sur ce point, je pense qu'on est déjà bien d'accord Monsieur Solaris, L'espérance pour la loi de Cauchy n'est pas infinie nous sommes bien d'accord sur le fait que je gagne ce premier point ou vous faut-il un ralenti ?

Premier échec et mat

Clôturons à présent le second point, ce point qui est donc l'objet de son post

Comme je l'ai indiqué.... il y a un lien incontournable concernant les distributions continues de probabilités...à savoir que la différence entre la moyenne et la médianne est au plus d'un écart type... j'ai donné le lien wikipedia et la démonstration d'Hotteling et Solomons...

Le débat est déjà plié second échec et mat

J'ai aussi expliqué qu'il n'avait pas calculé la médiane de x... mais juste la probabilité que l'intégrale de f(x) de 1 à l'infinie soit = 1/2 qu'on retrouve donc pour x=2 en gros il a calculé E(x) et P(X <=2) et non med (x)

C'est vrail.... il a raison.... dans une VRAIE loi de probabilité... on peut faire son calcul pour calculer la médiane de x...

Mais son petit calcul de mathématicien débutant... ne représente pas une loi de probabilité...

Qu'est ce qu'il ne pige pas ?

La réponse est dans sa vidéo....

Condition 1 d'une loi de proba :  est une application de  dans [0,1] ;

Je suis OK, son intégrale de 1 à l'infini varie bien de 0 à 1, il est OK

Condition 2 d'une loi de Proba :  

Je vais résumer cette condition même s'il il faudrait préciser la notion d'ensemble mais ça correspond bien à ce que l'aire sous la courbe soit égale à 1

Et donc @SolarisXXX fait la fête.... il a pondu de ses petites mains une superbe LOI DE PROBABILITE faite maison

Oui... mais NON

Car en réalité... il y a une 3ème condition non explicitée dans la vidéo car elle serait confusante pour un débutant

Condition 3 d'une loi de Proba : 

 est -additive, c'est-à-dire pour toute famille finie ou dénombrable d'éléments deux à deux disjoints  de  : En particulier, .

Cette sigma additivité (ou additivité dénombrable) signifie qu'aucun point particulier ne peut se voir affecter pour lui-même une probabilité calculéé... donc si on préfère que la probabilité calculée pour un x donné ne soit pas calculé QUE sur x mais de [1 à x], cette probabilité étant représentée par l'aire sous la courbe en partant de 0 (si ça ne part pas de 0, ce n'est pas additif au point précédent...)

Et donc... ce que ça signifie... c'est qu'il n'est pas possible d'avoir SA FONCTION DE DENSITE issue du chapeau avec ce profil ou f(x) en x=1 prend une valeur directement non nulle...

C'est la raison pour laquelle il est IMPOSSIBLE de tracer sa fonction de densité ci-dessous POUR UNE LOI DE PROBA à partir de x=1 et sans partir de f(x)=0

Prenez n'importe quelle fonction de densité de n'importe quelle loi de probabilité.... la fonction de densité aura TOUJOURS une forme "de cloche" qui part de l'abscisse ou P=0 pour revenir sur l'abscisse avec cette forme

Troisième échec et mat

Monsieur @SolarisXXX, j'ai quand même trouvé astucieux votre petit montage mathématique pour nous présenter votre fonction sortie du chapeau (mathématiquement cette supercherie est de qualité)

Maintenant, ce n'est pas une fonction de densité d'une loi de probabilité

Et vous vous adressez à un excellent statisticien du moins aux dernières nouvelles, j'étais plutôt déjà assez brillant dans une promotion elle même assez brillante

Au plaisir cher "confrère", arrêtez donc de chercher et appelez moi, nous allons trouver pour vous ce que vous pourrez alors enseigner

Je facture 2000€ la journée

Amitiés

Il y a 4 heures, zenalpha a dit :

Des "bizarreries", c'est le lôt des statisticiens, on redresse nos échantillons, on élimine les valeurs extrêmes...

Le petit problème est que mon ami @SolarisXXX s'était déjà planté avec les explications d'une première petite vidéo youtube à propos du calcul de l'espérance de la loi de Cauchy... il aime bien les vidéos d'étudiants de 18 ans ça reprend bien ses manquements

Je préfère les vidéos des pointures personnellement 

Donc sur ce point, je pense qu'on est déjà bien d'accord Monsieur Solaris, L'espérance pour la loi de Cauchy n'est pas infinie nous sommes bien d'accord sur le fait que je gagne ce premier point ou vous faut-il un ralenti ?

Premier échec et mat

Clôturons à présent le second point, ce point qui est donc l'objet de son post

Comme je l'ai indiqué.... il y a un lien incontournable concernant les distributions continues de probabilités...à savoir que la différence entre la moyenne et la médianne est au plus d'un écart type... j'ai donné le lien wikipedia et la démonstration d'Hotteling et Solomons...

Le débat est déjà plié second échec et mat

J'ai aussi expliqué qu'il n'avait pas calculé la médiane de x... mais juste la probabilité que l'intégrale de f(x) de 1 à l'infinie soit = 1/2 qu'on retrouve donc pour x=2 en gros il a calculé E(x) et P(X <=2) et non med (x)

C'est vrail.... il a raison.... dans une VRAIE loi de probabilité... on peut faire son calcul pour calculer la médiane de x...

Mais son petit calcul de mathématicien débutant... ne représente pas une loi de probabilité...

Qu'est ce qu'il ne pige pas ?

La réponse est dans sa vidéo....

Condition 1 d'une loi de proba :  est une application de  dans [0,1] ;

Je suis OK, son intégrale de 1 à l'infini varie bien de 0 à 1, il est OK

Condition 2 d'une loi de Proba :  

Je vais résumer cette condition même s'il il faudrait préciser la notion d'ensemble mais ça correspond bien à ce que l'aire sous la courbe soit égale à 1

Et donc @SolarisXXX fait la fête.... il a pondu de ses petites mains une superbe LOI DE PROBABILITE faite maison

Oui... mais NON

Car en réalité... il y a une 3ème condition non explicitée dans la vidéo car elle serait confusante pour un débutant

Condition 3 d'une loi de Proba : 

 est -additive, c'est-à-dire pour toute famille finie ou dénombrable d'éléments deux à deux disjoints  de  : En particulier, .

Cette sigma additivité (ou additivité dénombrable) signifie qu'aucun point particulier ne peut se voir affecter pour lui-même une probabilité calculéé... donc si on préfère que la probabilité calculée pour un x donné ne soit pas calculé QUE sur x mais de [1 à x], cette probabilité étant représentée par l'aire sous la courbe en partant de 0 (si ça ne part pas de 0, ce n'est pas additif au point précédent...)

Et donc... ce que ça signifie... c'est qu'il n'est pas possible d'avoir SA FONCTION DE DENSITE issue du chapeau avec ce profil ou f(x) en x=1 prend une valeur directement non nulle...

C'est la raison pour laquelle il est IMPOSSIBLE de tracer sa fonction de densité ci-dessous POUR UNE LOI DE PROBA à partir de x=1 et sans partir de f(x)=0

Prenez n'importe quelle fonction de densité de n'importe quelle loi de probabilité.... la fonction de densité aura TOUJOURS une forme "de cloche" qui part de l'abscisse ou P=0 pour revenir sur l'abscisse avec cette forme

Troisième échec et mat

Monsieur @SolarisXXX, j'ai quand même trouvé astucieux votre petit montage mathématique pour nous présenter votre fonction sortie du chapeau (mathématiquement cette supercherie est de qualité)

Maintenant, ce n'est pas une fonction de densité d'une loi de probabilité

Et vous vous adressez à un excellent statisticien du moins aux dernières nouvelles, j'étais plutôt déjà assez brillant dans une promotion elle même assez brillante

Au plaisir cher "confrère", arrêtez donc de chercher et appelez moi, nous allons trouver pour vous ce que vous pourrez alors enseigner

Je facture 2000€ la journée

Amitiés

Olla ... vous faites feu de tout bois monsieur le "statisticien professionnel expert" (qui ne cesse d'annoncer son départ de ce forum).

Je vous le redit vous avez un petit (gros) coté Sarkozy ... quand vous êtes dans le pétrin vous évacuez la connerie précédente par une autre ... et là comme vous êtes dans un gros pétrin vous essayez de noyer le poisson en partant dans tous les sens et en inventant des "échec et mat" qui n'existent que dans votre tête.

Donc si vous le voulez bien concentrons-nous sur un point bien précis. Après avoir balancé tout et n'importe quoi comme arguments foireux concernant ma densité de probabilité (style elle n'en serait pas une car elle n'est pas définie sur R tout entier) voilà que vous partez sur un nouveau thème délirant que vous ne maitrisez pas du tout :

Citation

Condition 3 d'une loi de Proba :

{\mathbb P} est \sigma-additive, c'est-à-dire pour toute famille finie ou dénombrable d'éléments deux à deux disjoints {\displaystyle (A_{i},i\in I)} de {\mathcal A} :{\displaystyle \mathbb {P} \left(\bigcup _{i\in I}A_{i}\right)=\sum _{i\in I}\mathbb {P} (A_{i})} En particulier, {\displaystyle \mathbb {P} (\varnothing )=0}.

Cette sigma additivité (ou additivité dénombrable) signifie qu'aucun point particulier ne peut se voir affecter pour lui-même une probabilité calculéé... donc si on préfère que la probabilité calculée pour un x donné ne soit pas calculé QUE sur x mais de [1 à x], cette probabilité étant représentée par l'aire sous la courbe en partant de 0 (si ça ne part pas de 0, ce n'est pas additif au point précédent...)

Et donc... ce que ça signifie... c'est qu'il n'est pas possible d'avoir SA FONCTION DE DENSITE issue du chapeau avec ce profil ou f(x) en x=1 prend une valeur directement non nulle...

C'est la raison pour laquelle il est IMPOSSIBLE de tracer sa fonction de densité ci-dessous POUR UNE LOI DE PROBA à partir de x=1 et sans partir de f(x)=0

Pourriez-vous résumer clairement et de manière concise ce qui, selon-vous, pose problème ?

Car là ça part dans tous les sens avec un vocabulaire approximatif en confondant allègrement probabilité et densité de probabilité ... donc tout ceci ne veut plus ou moins rien dire.

Par exemple merci de traduire ce que "Cette sigma additivité (ou additivité dénombrable) signifie qu'aucun point particulier ne peut se voir affecter pour lui-même une probabilité calculéé." voudrait dire dans votre esprit embrumé... la notion de "probabilité calculée" vient de sortir ? (mais tout ce blabla inutile pour dire je suppose que ce qui vous gène c'est que ma densité de probabilité ne soit pas continue en 1 ?).

Sinon pour le fond bravo vous venez de "découvrir" qu'une probabilité est une mesure et vérifie la sigma-additivité ... c'est un scoop ça.

Autre point délirant (je vous cite) :
 

Citation

Prenez n'importe quelle fonction de densité de n'importe quelle loi de probabilité.... la fonction de densité aura TOUJOURS une forme "de cloche" qui part de l'abscisse ou P=0 pour revenir sur l'abscisse avec cette forme

 

 

 

 

Déjà la notion "d’abscisse ou P=0" ne veut absolument rien dire ... ces lois sont continues donc n'importe quel point x est de probabilité 0 (l'intégrale de x à x si vous préférez) ... c'est la notion d'ensemble négligeable mais cela vous dépasse largement.

Mais revenons-en à votre affirmation selon laquelle n'importe quelle loi de probabilité aurait TOUJOURS une densité ayant une forme en cloche.

Comme vous faites des maths "de professionnel" uniquement sur wikipedia voici un certain nombre de densités de probabilités pour divers paramètres de la loi Béta trouvées là bas (je sais ... vous n'en avez certainement jamais entendu parler de votre vie) ... tout le monde pourra constater que toutes ces courbes sont "en cloche"

En conclusion donc à chaque fois que vous postez connerie sur connerie je démonte facilement vos arguments foireux de gros mythomane mais en parallèle comme vous êtes psychologiquement en triste état vous êtes de votre coté très content et fier de vous alors que vous vous ridiculisez.

Un conseil ... arrêtez ... vous avez touché le fond du fond du ridicule là.

Idem avec la fin de votre message où vous vous qualifiez "d'excellent statisticien" dans les meilleurs de sa promotion ... vous étiez peut être dans les premiers de votre BTS de comptabilité mais cela ne fera jamais de vous un matheux un scientifique un statisticien ou un physicien ... déjà votre incapacité à vous exprimer clairement en est la preuve ...

Je vous suggère de quitter ce forum comme vous l'aviez annoncé ce serait mieux pour vous (mais même ça vous n'en êtes pas capable).

Il y a 5 heures, VladB a dit :

Si j'ai bien compris, 1/x^2 sur [1-infini], ça donne Somme(1/x^2)=1, donc une densité; Somme sur[1-2]=1/2, c'est la médiane et Somme de x * 1/x2 sur [1-infini] est une espérance infinie.

Oui c'est juste cela ... vous avez très bien compris ... en fait tout ceux qui sont intervenus sur ce post l'ont compris ... sauf le Zenalpha

Il y a 5 heures, zenalpha a dit :

 

Il ne s’agit pas ici de n’importe quelle loi de probabilité. C’est toujours la même, c’est la loi normale. Qui donc a une fonction densité de probabilités dont l’équation générale est :

f (x) = [1/racine de 2 pi ] x exp de (-x^2/2)
 

Mais il existe d’autres lois de probabilité que la loi normale.

Il existe une loi de probabilité très simple, c’est la loi continue uniforme. Sa fonction densité une une fonction constante.

Il existe la loi exponentielle dont la fonction densité est égale à (paramètre de la loi) x (e de - (paramètre) x (x).  
 

Il existe des lois de probabilités plus compliquées, comme la variable du type III de Pearson, ou la première loi de Laplace, etc.

Toutes  ces lois de probabilités ont un tracé, une courbe, complètement différente que la courbe en cloche.

On peut consulter un simple manuel de terminales S ou un manuel plus complexe, comme celui de Calot chez Dunod. ( les références sont toujours des manuels universitaires, jamais de référence internet ou vidéo, donc il est possible que la culture universitaire ou celle des prepa, ne soit pas la même que la culture internet).

Il y a 6 heures, zenalpha a dit :

 

J'ai aussi expliqué qu'il n'avait pas calculé la médiane de x... mais juste la probabilité que l'intégrale de f(x) de 1 à l'infinie soit = 1/2 qu'on retrouve donc pour x=2 en gros il a calculé E(x) et P(X <=2) et non med (x)

C'est vrail.... il a raison.... dans une VRAIE loi de probabilité... on peut faire son calcul pour calculer la médiane de x...

 

Il n’a pas calculé la médiane de x ( ça n’a pas de sens au demeurant cette assertion) il a calculé la médiane de X. En supposant qu’il existe  bien une variable aléatoire continue qui suit une loi de probabilité caractérisée par une fonction densité égale à 1/x2. Si l’on retient cette hypothèse, de toute façon, il ne calcule pas la probabilité que l’intégrale…il calcule l’intégrale, non pas sur son ensemble de définition total, mais sur l’intervalle [1,2]. Il semble que vous fassiez une confusion entre fonction densité et fonction probabilité. La fonction densité est une définition mathématique. C’est une définition, pas un théorème, c’est une définition. Vous pouvez bien sûr remettre en cause la pertinence d’une telle définition, mais ici l’auteur part d’une définition qu’il ne remet pas en cause. Si nous partons de cette définition comme étant une définition ( il n’y a rien d’autre à comprendre qu’à accepter qu’une définition ait été posée par la communauté mathématique mondiale ( pour le moment)) alors ses calculs sont bons. Même si j’aurais posé son raisonnement autrement pour éviter de sortir du chapeau la valeur 2, borne supérieure du l’intervalle sur lequel il pratique l’intégration.

La question qui se pose est la suivante : une fois accepté la définition d’une fonction densité ( continue, positive, et telle que son intégrale sur son intervalle de définition soit égale à 1) existe t il forcément une loi de probabilité d’une variable aléatoire continue associée ? Et si oui, peut on trouver un exemple ? 
 

Vous partez, vous d’un monde qui relève de l’internet, de vidéos, etc. Votre contradicteur part de principes propres à son enseignement. Lui doit enseigner des mathématiques qui permettront à ses étudiants d’avoir une action réelle sur le matériel, la matière. Vous n’avez pas cette contrainte. Vous agissez, vous, sur le virtuel, l’immatériel. Chacun ses contraintes. La chance que vous avez c’est de n’avoir aucune contrainte et de pouvoir tout imaginer. 

il y a une heure, Annalevine a dit :

Il ne s’agit pas ici de n’importe quelle loi de probabilité. C’est toujours la même, c’est la loi normale. Qui donc a une fonction densité de probabilités dont l’équation générale est :

f (x) = [1/racine de 2 pi ] x exp de (-x^2/2)
 

Mais il existe d’autres lois de probabilité que la loi normale.

Il existe une loi de probabilité très simple, c’est la loi continue uniforme. Sa fonction densité une une fonction constante.

Il existe la loi exponentielle dont la fonction densité est égale à (paramètre de la loi) x (e de - (paramètre) x (x).  
 

Il existe des lois de probabilités plus compliquées, comme la variable du type III de Pearson, ou la première loi de Laplace, etc.

Toutes  ces lois de probabilités ont un tracé, une courbe, complètement différente que la courbe en cloche.

On peut consulter un simple manuel de terminales S ou un manuel plus complexe, comme celui de Calot chez Dunod. ( les références sont toujours des manuels universitaires, jamais de référence internet ou vidéo, donc il est possible que la culture universitaire ou celle des prepa, ne soit pas la même que la culture internet).

 

Et oui vous avez raison ... mais bon avec Zenalpha on navigue en plein délire en permanence hélas ... d'où son fabuleux "toutes les densités ont des courbes en cloche" ... la preuve j'ai chopé un graphique sur internet avec uniquement la loi normale et ce sont des courbes en cloche ... échec et mat j'ai raison je suis le meilleur ... non vous êtes juste un bouffon qui se ridiculise en montrant aux yeux de tous qu'il ne sait même pas raisonner

il y a 38 minutes, Annalevine a dit :

La question qui se pose est la suivante : une fois accepté la définition d’une fonction densité ( continue, positive, et telle que son intégrale sur son intervalle de définition soit égale à 1) existe t il forcément une loi de probabilité d’une variable aléatoire continue associée ? Et si oui, peut on trouver un exemple ?

La réponse est oui ... et on peut en général simuler (à l'aide de méthodes diverses et variées) des réalisations de cette variable aléatoire si besoin est (si par exemple la fonction de répartition est bijective c'est facile).