La Loi Khi Deux

des urgences de l’HCY……………………………………………. Tableau 8 : Variations mensuelles des décès liés au VIH au service des urgences de l’HCY……...…………………………………….. Tableau 9 : Analyses uni-variées des caractéristiques des patients avec le diagnostic confirmé des deux populations...……………………… Tableau 10 : Analyse uni-variée du diagnostic avec l’âge……….…………… Tableau 11 : Régression affine des cas de paludisme confirmé en fonction des décès liés au Paludisme………………………………………... Tableau 12 : Régression affine des cas

sous l’hypothèse H0 d’homoscédasticité suit une loi de Chi2 à (k-1) degrés de liberté, n et R² désignent respectivement le nombre d’observations et le coefficient de détermination du modèle, k est le nombre de variables explicatives y compris la constante. Les règles de décision sont les suivantes : On accepte l’hypothèse H0 d'homoscédasticité des erreurs Si nR2 ≤ χ² (k-1) où χ² (k-1) désigne la valeur critique figurant dans la table du Khi– deux ou Si la probabilité de la statistique est supérieure

à l’ensemble de la population. b- La taille de l’échantillon n = t² x p x (1-p) e² n : taille de l’échantillon t : seuil de confiance que l’on veut atteindre. On prend en général 1,96 qui correspond à un seuil de confiance de 95% (loi normale centrée réduite) voir p 73 p : pourcentage de la population qui possède une caractéristique (si pas d’info prendre 50% soit p= 0,5) e : marge d’erreur acceptée (en général fixée à 5%) Seuil de confiance - Valeur de t Seuil de confiance

modèle. Nous avons commencé par la modélisation du processus de passage des patients. Celle-ci permet de mieux identifier les dysfonctionnements et problèmes rencontrés. Ensuite, nous avons proposé de passer à l’étape d’analyse par l’application des deux techniques complémentaires : la simulation et les réseaux de files d’attentes. Ainsi, la simulation trouve son intérêt lorsqu’elle est utilisée pour modéliser les flux de patients complexes et pour tester les scénarii résultants du changement de

Introduction…………………………………………………………………………….…4 2. Lois discrètes……………………………………………………………………………..4 2.1. Loi uniforme…………………………………………………………………………………………..4 2.1.1. Définition……………………………………………………………………………..….4 2.1.2. Espérance et variance…………………………………………………………..5 2.2. Loi de Bernoulli……………………………………………………………………………………..5 2.2.1. Définition………………………………………………………………………………...5 2.2.2. Espérance et variance………………………………………………………….5 2.3. Loi Binomiale………………………………………………………………………………………….6 2.3.1. Définition……………………………………………………………………………

Introduction…………………………………………………………………………….…4 2. Lois discrètes……………………………………………………………………………..4 2.1. Loi uniforme…………………………………………………………………………………………..4 2.1.1. Définition……………………………………………………………………………..….4 2.1.2. Espérance et variance…………………………………………………………..5 2.2. Loi de Bernoulli……………………………………………………………………………………..5 2.2.1. Définition………………………………………………………………………………...5 2.2.2. Espérance et variance………………………………………………………….5 2.3. Loi Binomiale………………………………………………………………………………………….6 2.3.1. Définition……………………………………………………………………………

aléatoire recensement exhaustif loi statistique caractérisée par: Moyenne : m Variance : σ² Proportion : P estimation X i ≡ X ∀i sondage loi statistique caractérisée par: Moyenne : X Variance : S² Proportion : F Intervalles de confiance N individus X : variable aléatoire On distingue deux cas : • On connaît la population c’est à dire sa loi avec ses caractéristiques (moyenne, variance) et on cherche des renseignements sur un échantillon de n individus (loi, moyenne, variance, avec quels

DATE | Renvoie le numéro de série d'une date précise. | DATEVAL | Convertit une date représentée sous forme de texte en numéro de série. | JOUR | Convertit un numéro de série en jour du mois. | JOURS360 | Calcule le nombre de jours qui séparent deux dates sur la base d'une année de 360 jours. | MOIS.DECALER | Renvoie le numéro de série qui représente la date correspondant à une date spécifiée (l'argument date_départ), corrigée en plus ou en moins du nombre de mois indiqué. | FIN.MOIS | Renvoie

Description DATE Renvoie le numéro de série d’une date précise. DATEVAL Convertit une date représentée sous forme de texte en numéro de série. JOUR Convertit un numéro de série en jour du mois. JOURS360 Calcule le nombre de jours qui séparent deux dates sur la base d’une année de 360 jours. MOIS.DECALER Renvoie le numéro séquentiel de la date qui représente une date spécifiée (l’argument date_départ), corrigée en plus ou en moins du nombre de mois indiqué. FIN.MOIS Renvoie le numéro séquentiel

Testez-vous Exercices 3. Distributions statistiques à deux caractères I. Distributions statistiques à deux variables A. Distribution conjointe B. Distributions marginales C. Distributions conditionnelles D. Dépendance et indépendance statistique Deux variables quantitatives A. Caractéristiques d’un couple de deux variables quantitatives B. Ajustement linéaire d’un nuage de points C. Interprétation du coefficient de corrélation linéaire D. Comparaison des deux droites des moindres carrés E. Le coefficient