7.9
Prenons l’exemple d’un conteneur de camion qui doit être repensé pour accueillir des bûches de chêne plus longues.
Le conteneur est conçu sur la base de mesures obsolètes, de sorte que les ingénieurs ont besoin d’une nouvelle longueur moyenne des billes.
Comme il est impossible d’obtenir des mesures de tous les arbres ou troncs de chêne du monde, des échantillons peuvent être prélevés à partir du stock disponible.
Il s’agit de la moyenne de l’échantillon, qui est la meilleure estimation ponctuelle de la moyenne de la population lorsque son écart-type est petit.
Cependant, l’intervalle de confiance peut fournir une estimation plus fiable de la moyenne de la population, ce qui nécessite de calculer la marge d’erreur à l’aide de l’équation suivante.
Si la population et les échantillons supposent tous deux la distribution normale et que la taille de l’échantillon est supérieure à 30, une valeur critique peut être obtenue à l’aide de la distribution z.
Cependant, pour déterminer la moyenne de la population à l’aide de ces hypothèses, il faut connaître au préalable l’écart-type de la population, ce qui est une situation irréaliste.
Dans l’exemple des grumes de chêne, des études forestières antérieures peuvent fournir cet écart-type pour calculer la marge d’erreur.
Afin de construire un intervalle de confiance pour la moyenne inconnue μ d'une population lorsque l'écart type de cette population est connu, il est n…
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