Test de Student

« entreprises défaillantes » / « entreprises saines », d’où la nécessité de tester leurs capacités de discrimination. 3.1.1: Etude de la capacité discriminante des ratios Pour avoir une idée préliminaire sur le pouvoir de discrimination de chaque ratio, nous utilisons le test de différence de moyennes de student relatives à chaque ratio entre les entreprises défaillantes et les entreprises saines. Les résultats de ce test se résument ainsi : 9 Ratios Ratio 1 Ratio 2 Ratio 3 Ratio 4 Ratio 5

5 Différents tests ........................................................................................................... Notion de risque alpha (α) et de risque bêta (β) ................................ Détermination du risque α et β (cas du test zthéorique) ...................... Incidence de la taille des échantillons .......................................................... Les différents tests ............................................................................................

School Land, Crop & Food science July-November 2010 [Student internship report] [ Preparation and analysis of yogurts containing various amounts of carrots] Student: Supervisor: Table of Contents I. Introduction 3 II. Aim 4 III. Materials & Methods 4 1. Materials 4 2. Equipments 5 3. Protocols 5 a. powder of carrot preparation 5 b. yogurt preparation 5 c. pH meter 6 d. centrifuge 6 e.particle size analyzer 6 f. Texture Analyzer 7 IV. Results and discussion 8 1. pH

. . . . . . . . . . . . . . . 3.3 Vecteurs al´eatoires gaussiens et densit´es . 3.4 Invariance par transformation orthogonale 3.5 Loi Gamma . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.6 La loi du χ2 ` a k degr´es de libert´e . . . . 3.7 La loi de Student . . . . . . . . . . . . . . 3.8 Loi de Fisher . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

et on vérifie a posteriori que les observations faites à partir d’un échantillon sont en accord avec elle. C’est le cas par exemple de la répartition des génotypes attendus dans une population sous le modèle de Hardy-Weinberg. On effectue alors un test d’ajustement entre la distribution théorique et la distribution observée (chapitre 7). soit la loi de probabilité suivie par X est inconnue mais suggérée par la description de l’échantillon (nature de la variable, forme de la distribution des fréquences

VIII Différents tests ........................................................................................................... Notion de risque alpha (α) et de risque bêta (β) ................................ Détermination du risque α et β (cas du test zthéorique) ...................... Incidence de la taille des échantillons .......................................................... Les différents tests ............................................................................................

days H ow w l l you ensur e consi stency and s tabi li ty? i What i s your plan for star ting data c ol lection? ( Attac h detai l s if nec es sar y) 6 7 N o t es 1) Incl ude the uni t of measur ement wher e appr opr i ate. Be sur e to test and m oni tor any measur ement pr ocedur es /i ns tr uments . 2) “ R el ated fac tor s” ar e s tr ati fic ation factor s or potential causes you want to moni tor as you c ol lect data Cause and Effect / Arête de poisson Cause & Effect Causes Environment

was not troubled by the laws of man or God. It was only when I began to learn that my boyhood freedom was an illusion, when I discovered as a young man that my freedom had already been taken from me, that I began to hunger for it. At first, as a student, I wanted freedom only for myself, the transitory freedoms of being able to stay out at night in Johannesburg. I yearned3 for the basic and honourable freedoms of achieving my potential, of earning my keep, of marrying and having a family –the

73 1,22 0,02 4,27 1,86 0,58 0,65 49,81 √ √ ( ) = 0,0365 Testons maintenant la significativité via le test d’hypothèse : H0 : 0 ( Il n’y a pas de relation entre X et Y) H1 : 0 ( Il y a une relation entre X et Y) Une statistique t à n-2 degrés de liberté est utilisée tel que : t = a/SEa . t = 1,1488/0,0365 = 31,496 Sur la table de Student, la valeur de t (théorique) pour 13 degré de liberté (15-2) et 0,05 risque d’erreur est équivalente à 2,16. Il est claire que

minimisant I.3. Validation du modèle  I.3.1. Test statistique sur les coefficients du modèle  La liaison globale entre Y et est-elle significative ? Modèle : Test : H0 : = ... = = 0 (Y = + ne dépend pas des X) H1 : Au moins un j 0 (Y dépend d'au moins un X) Statistique utilisée : Décision de rejeter H0 au risque de se tromper : Rejet de H0 si F ;   étant le Fractile d'une loi de Fisher-Snedecor. L'apport marginal de est-il significatif ? Modèle : Test : H0 : j = 0 (On peut supprimer) H1 : j 0 (Il