Intervalle de confiance

-Calcul des fréquences -Faire ressortir les effectifs -Mettre en évidence les intervalles de confiance -Faire les graphes statistiques -Comparer les fréquences à l’aide du Chi 2 -Analyser les données Variables quantitatives : -Calcul des moyennes -Ecart type -Histogrammes Question 1 : POSSESSION "Avez-vous une voiture à votre disposition ?" POSSESSION Oui Non TOTAL CIT. Nb. cit. 175 25 200 Intervalles de confiance 82,9% < 87,5 < 92,1% 7,9% < 12,5 < 17,1% 5 POSSESSION 25 Oui Non

ÉCHANTILLONNAGE ◦ On recherche ensuite une bande centrée autour de p, contenant au moins 95 % des points. Définition Intervalle de fluctuation Soit une expérience aléatoire dans laquelle la probabilité d’un événement A est notée p. Pour un grand nombre d’échantillons de cette expérience, l’intervalle centré en p, qui contient au moins 95 % des échantillons est appelé intervalle de fluctuation des fréquences au seuil de 95 %. Faire une phrase concernant notre exemple : ..........................

bassins de natation dans cette même ville. Modélisation Statistique – Régressions linéaires 6  Calcul de l’intervalle de confiance Dans cette partie nous allons calculer l’intervalle qui correspond à une moyenne des y, c’est à dire si l’on cherche par exemple à savoir en moyenne combien il y a de piscine dans 5 villes de 200 000 habitants. Intervalle de confiance = yp +/- tα/2 x Syp Avec tα/2 où α = 0,05 On regarde alors dans la table de Student le t pour un taux d’erreur de 0,025 avec

3.3.3 Estimation d’une proportion . . . . . . . . . . . . . . . . Intervalle de confiance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.4.1 G´n´ralit´s . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e e e 3.4.2 Intervalle de confiance pour une moyenne . . . . . . . . . 3.4.3 Intervalle de confiance pour la variance d’une variable gaussienne . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.4.4 Intervalle de confiance pour une proportion . . . . . . . . 31 33 34 34 34 37 39 41 41 42 42

des fréquences Faire ressortir les effectifs Mettre en évidence les intervalles de confiance Faire les graphes statistiques Comparer les fréquences à l’aide du Chi 2 Analyser les données Variables quantitatives :    Calcul des moyennes Ecart type Histogrammes 5 1. Possession « Avez-vous une voiture à votre disposition ? » POSSESSION Oui Non TOTAL OBS. Nb. cit. 175 25 200 POSSESSION Intervalles de confiance 82,9% < 87,5 < 92,1% 7,9% < 12,5 < 17,1% 25 Oui Non 175 La

distribution et l'ordre de présentation des informations. Dispersion • • • • • • • • Mean : moyenne des observations Sum : somme de toutes les observations Std. deviation : écart-type de la distribution Variance : variance de la distribution Range : intervalle, indique l'écart entre la plus petite et la plus grande valeur Minimum : plus petite valeur de la variable Maximum : plus grande valeur de la variable S.E. mean : erreur-type de la moyenne Distribution • • Kurtosis : indice d’aplatissement

littérature nous montre différentes voies à partir desquelles les construits relationnels médiatisent les effets du MR sur les résultats. Ce sont l'engagement et la confiance qui sont le plus souvent étudiés. L'engagement correspond à « un désir constant de maintenir de bonnes relations » (Moorman, Zaltman et Deshpandé, 1992, p. 316), et la confiance, c'est « croire en la fiabilité et l'intégrité du partenaire » (Morgan et Hunt, 1994, p. 23). La satisfaction de la relation est une autre variable médiatrice

d’élément d’un ensemble, de sous-ensemble, d’appartenance et d’inclusion, de réunion, d’intersection et de complémentaire et savoir utiliser les symboles de base correspondants : ainsi que la notation des ensembles de nombres et des intervalles. Pour le complémentaire d’un ensemble A, on utilise la notation des probabilités A . Pour ce qui concerne le raisonnement logique, les élèves sont entraînés, sur des exemples à :  utiliser correctement les connecteurs logiques « et », « ou » et

ddl 4 27 31 Moyenne des carrés 232,973 7,191 D 32,398 Sig. ,000a a. Valeurs prédites : (constantes), BARR, ESIZE, WT, HP b. Variable dépendante : MPG Coefficientsa Modèle Coefficients non standardisés Coefficients standardisés 95,0% % intervalles de confiance pour B Limite A 1 (Constante) WT ESIZE HP BARR a. Variable dépendante : MPG 36,833 -,004 -,004 -,025 -,202 Erreur standard 2,288 ,001 ,014 ,021 ,592 -,583 -,081 -,287 -,054 Bêta t 16,095 -2,896 -,287 -1,212 -,341 Sig. ,000 ,007 ,776 ,236

central limite 9.3 Etude de la distribution normale (rappel) 9.4 Application du théorème central limite. Intervalle de Pari (I. P.) 9.4.1 Définition de l’intervalle de pari (I. P.) d’une moyenne observée 9.4.2 Les facteurs de dépendance de la longueur de l’intervalle de pari (IP) 9.4.3 L’intervalle de pari d’une variable aléatoire Résumé du chapitre Chapitre 10 : Estimation - Intervalle de confiance 10.1 Introduction 10.2 Estimation ponctuelle 10.2.1 Définition 10.2.2 Propriétés 10.2.2.1 Biais 10