Anova

hypoth`ses e e e e d´crites ci-dessus. e poids=c(60,61,64,67,68,69,70,70,72,73,75,76,78,80,85,90,96,96,98,101) taille=c(155,162,157,170,164,162,169,170,178,173,180,175,173,175,179,175,180,185,189,187) modele=lm(poids ~taille) modele summary(modele) anova(modele) res=resid(modele) summary(res) ajust=predict(modele) Dans ce code, on d´fini d’abord les variables poids et taille. Ensuite, on calcule un objet appel´ modele e e contenant la r´gression de la variable poids par la variable taille. On peut enfin

Statistiques de la régression (Regression Statistics) est la valeur estimée de l’écart type vrai du terme d’erreur vrai u. Cette valeur n’est valable que si le terme d’erreur vrai u est un bruit blanc. La valeur F, dans le tableau ANALYSE DE VARIANCE (ANOVA), est un test de nullité simultanée de tous les coefficients, sauf de la constante. Lorsque cette hypothèse est vraie, la statistique F est distribuée selon une loi de Fischer à k − 1 et n − k degrés de liberté, à condition toutefois que u soit un bruit

part importante de la population ne saurait faire bon usage de ces technologies. II.5. Validation du modèle  II.5.1.Test statistique sur le modèle global En examinant le tableau de l'analyse de la variance ci dessous, Tableau 14 : Tableau ANOVA du modèle. Tableau ANOVA Modèle Somme des carrés ddl Moyenne des carrés F Sig. Régression 1,737 4 ,434 562,269 ,000a Résidu ,017 22 ,001 Total 1,754 26 b. Variable dépendante : Ln_PIB Nous constatons que le test d'hypothèse

relevance and graphical analysis of the residuals, the best final combination of variables was selected. The statistical significance of each descriptor was tested with both a Chi-square test and a Wald test at 5% level using type-I and type-III ANOVA respectively on R software. The nature of the effect of the descriptors (i.e. positive or negative) on species richness was determined from the sign of the corresponding coefficient(s). A complete graphical analysis of the residuals was carried out

logiciel nous a permis de calculer les moyennes et les écart-types des distributions des différentes variables de l’étude. Ensuite, les réponses cotées ont été traitées à l’aide du logiciel Statistica. Il nous a permis de faire l’analyse de variance (ANOVA). Le seuil de significativité retenu est p < 0,05. Les résultats dont le seuil se trouve entre 0,05 et 0,10 seront retenu au titre de tendance. L’analyse de variance permet de voir si la différence entre des moyennes données est significative statistiquement

significative au niveau 0.01. 2.2.2 Les corrélations entre les échelles et les facteurs : 2.2.2.1 Analyse de corrélation entre l’anxiété et la dépression et le genre Tableau 16. Analyse de corrélation entre l’anxiété et la dépression et le genre ANOVA à un facteur Somme des carrés Ddl Carré moyen F Sig. Anxiété Inter-groupes 2486,761 1 2486,761 19,998 ,000 Intragroupes 39169,851 315 124,349 Total 41656,612 316 Dépression Inter-groupes 1337,115 1 1337,115 10,755 ,001 Intragroupes 39161

issues du recensement 1999 de l’Institut national de la statistique et des études économiques (Insee) ont été utilisées pour les calculs des taux d’incidence. Les différents groupes ont été comparés grâce au test du Chi-2 et par analyse de la variance (Anova) à l’aide du logiciel Epi info (version 6.04, Centers for Disease Control, Atlanta). Afin d’évaluer les tendances à moyen terme, les données d’incidence de 2003 ont été comparées à celles de 1997. Les variations annuelles moyennes d’incidence entre

coefficients de cohorte, si au moins l’un d’eux est signi- ficativement différent de zéro, permettent de repérer les spécificités de telle ou telle cohorte. Notons que si, dans (APC), tous les coefficients gc valent zéro, le modèle est une simple ANOVA de type (AP). Nous appellerons DCE (detrended cohort effect) le jeu de coefficients cohortaux gc de moyenne zéro et de pente zéro. Les tests de différence à zéro de ces coefficients gc sont alors une réponse à la question de l’existence ou non de telles

are the body weight at the end et start, respectively, of the considered period, et ∑T is the sum of temperatures during this period. Growth rates will be referred to as Gg, Gfd1, Grf1, Gfd2, et Grf2. 2.3. Statistical analyses 2.3.1. Data set ANOVA et ANCOVA, multiple linear regression, et correlations were performed using the GLM, REG et CORR procedures of SAS (SAS Inst., Inc., Cary, NC), respectively. We checked the assumption of residual homoscedacity, as well as the independence of the variance

méthodes Analyses statistiques Chaque plante est analysée séparément, mais la moyenne des deux plantes contenues dans le même pot est utilisée pour l’analyse statistique. Le logiciel SIGMASTAT 2.03 est utilisé pour l’analyse de la variance (Anova) et des corrélations (Spearman correlation). 2. Etude en plein champ 2.1. Le réseau de parcelle Une étude préliminaire nous a permis de sélectionner 14 parcelles représentatives des terroirs des 5 appellations où le cépage Fer est représenté