avis du site pmu.fr

[pen ar bed29]

BONJOUR LAZARE

C'est vrai que mon échantillon est un petit juste:mais je pense que le résultat n'aurait pas été très différent,certainement plus près de la réalité actuelle que l'ensemble de tes stats ( je dois avouer que je n'aurais jamais eu le courage d'entreprendre une telle étude)
J'ai l'impression,pour toi, que plus l'échantillon est grand,plus le résultat est significatif, ce n'est certainement pas mon opinion.... ça dépend du contenu.
" Entre un "magnum" de champagne contenant de la "piquette" et une petite bouteille d'un bon cru,je choisis ...la petite bouteille,sans hésitation!!!
En examinant d'un plus près tes stats ça s'est d'ailleurs confirmé en calculant la différence entre les deux opérateurs:
10,8% en 2009 ,11% en 2010 ....puis...plouf....plus que 6% en 2011...5% ce n'est quand même pas rien ( si depuis que je joue aux courses si j'avais fait un bénèfice de 5% sur toutes mes mises !!!!!!)
Pour conclure,je dirai que de connaître certaines stats c'est très important mais il ne faut jamais oublier une chose essentielle :c'est la sélection qui doit donner les statistiques et non l'inverse

AMICALEMENT

[lazare]

[Abika]

Tu as tout faux Lazare. Les gains de fiabilité ne sont pas proportionnels à l'augmentation de la taille de l'échantillon.

...Ne surtout pas confondre généralisation et fiabilité!!



En plus faire une statistique sur des dadas que tu ne joues pas fausse complètement le résultat.

[lazare]

[lazare]

[lazare]

Faire une moyenne en éliminant les valeurs qui ne m'arrangent pas, ce n'est pas de la statistique mais peut-être une nouvelle discipline scientifique à inventer.

[Abika]

[Abika]

[Abika]

[lazare]

Monsieur-qui-sait tout (ou madame), je rends les armes ! Ne lis plus mes messages car je m'adresse aux autres, pas à toi, tu te crois trop intelligent et ça me dépasse, je l'avoue.

[lazare]

Relis-toi un peu et tu te rendras compte que tu ne fais que distribuer des réflexions désobligeantes, c'est ton sport favori, pas le mien, désolé

[Abika]

Ce n'est pas mon sport préféré mais c'est vrai que j'aime bien corriger les aneries quand j'en vois. Et c'est pas ce qui manque sur ce forum...

Après tout, restez tous dans vos certitudes, ça me convient. Plus il y a de perdants, plus c'est EV+ pour la minorité de gagnants.

Dernier post sur le sujet, je vous laisse à vos statistiques

[Trencavel]

Tu as tort Abika concernant l'échantillonnage. La taille de l'échantillon en statistique est gage de fiabilité.

"L'échantillon a pour objectif de pouvoir être généralisé à l'ensemble de votre population mère. La taille de celui-ci est donc capitale. Plus votre échantillon est important, plus l'extrapolation sera fiable.

Pour déterminer la taille de votre échantillon, vous devez d'abord déterminer les facteurs suivants :

le taux de confiance désiré
la marge d'erreur permise

Dans l'idéal, le taux de confiance devrait être de 100%, mais l'échantillon serait très grand par rapport à la population mère (et donc très coûteux). C'est pour cela qu'il est d'usage pour les professionnels d'utiliser un taux de confiance de 95%.

La marge d'erreur exprime la différence de résultat qu'il pourrait exister entre l'enquête menée auprès d'un échantillon et le sondage de la totalité de la population mère. Tout sondage a une marge d'erreur exprimée en % qui est généralement comprise entre 2% et 5%.

Ainsi, si vous avez choisi un taux de confiance de 95%, une marge d'erreur de 3% et que, par exemple, 35% des personnes interrogées disent aller au cinéma au moins une fois par semaine, vous pourrez alors affirmer qu'il y a 95% de chance que 32 à 38% de votre cible (population mère) se rend au cinéma au moins une fois par semaine.

Il faut également prendre en considération que la marge d'erreur peut légèrement varier selon la proportion des réponses. En effet, lorsque les réponses obtenues sont dans une proportion 50/50, le niveau de précision de vos prévisions est inférieur à celui d'une proportion 20/80.
C'est pour cela que lorsqu'on ne connait pas cette proportion à l'avance, on l'estime à 50% ce qui vous donnera votre pourcentage de marge d'erreur maximale et optimisera la fiabilité des réponses car vous connaitrez la taille de l'échantillon nécessaire pour ne pas dépasser cette marge d'erreur.

Le tableau ci-dessous indique la taille de l'échantillon pour une marge d'erreur comprise entre 1 et 5% au seuil de confiance de 95% lorsque les proportions de réponses sont inconnues (50/50).
Marge d'erreur Taille de l'échantillon Taille de l'échantillon arrondie
5% 384 400
4% 600 600
3,5% 784 800
3% 1067 1000
2% 2401 2400
1% 9604 9600

Dans tous les cas, pour connaître la taille de l'échantillon requise pour une marge d'erreur et un niveau de confiance définis, la formule est la suivante :
n= (t² *p (1-p))/m²
n= taille de l'échantillon
t= niveau de confiance (pour un taux de confiance de 95%, le niveau est de 1.96)
p= le pourcentage estimatif de la population représentant la caractéristique étudiée dans l'étude. Lorsque celui ci n'est pas connu on l'estime à 50%.
m= marge d'erreur "

On se rend donc compte qu'avec un échantillon de 9.600 la marge d'erreur n'est que de 1%.

Voilà pourquoi on entend souvent parler en turf de l'échantillon de 10.000 éléments comme source de fiabilité. Mais attention ! il s'agit ici de statistiques. Donc d'études sur le passé. Rien ne garantit que ce schéma se reproduira dans l'avenir, avec un échantillon de même taille.

De toute façon faire des stats sur le RM gagnant ou placé global des différents books ne sert pas à grand chose. Il vaudrait mieux calculer le RM par tranche de côte pour avoir une idée de qui paye le mieux (favoris, outsiders, gros outsiders). Pour cela il faudrait par ex tester le 1er de tel ou tel pronostic chez tel ou tel opérateur. Ca serait plus instructif.

[lazare]

[Abika]