Test de Student

evolution. The Chinese Government follows the scientific researches improvement which interesting to deposit funds to the NSB Company sous la forme de= as high technologic park to develop the New drugs; Whereas NSB takes charge to all the new drug test process before diffusion. The director assistant of the national center and member to …………… Zhu Xing told: “Without scientific instrument with a high accuracy, it is illusory to obtain a high level achievement”. That‘s why the government is an actor

STATS POUR LES NULS 1. CONSTRUIRE UN PDP = il faut d’abord calculer toutes les différences entre les deux colonnes, puis faire la moyenne de toutes ces différences. Cette moyenne s’appelle dOBS et servira à faire le test T de Student. Dans un cas de comparaison entre deux groupes - si dOBS est positive c’est-à-dire que la moyenne du groupe 1 est supérieure à la moyenne du groupe 2 - si dOBS est négative c’est-à-dire que la moyenne du groupe 2 est supérieure à la moyenne du groupe 1 2

search Cette fonction permet une recherche plus large. En effet on peut chercher des fonctions par des mots-clefs. Par exemple si on tape (’Student’) on trouve les fonctions dont le nom et la description contient le mot ’Student’. Il est ` noter que la recherche est casse a ind´pendante : les mˆmes r´sultats sont trouv´s si on tape Student, student, e e e e stuDENT, ... 1 Cette fonction ne permet que de chercher parmi les documentations des fonctions dans les paquets install´s sur l’ordinateur. e

une variable Séparer un fichier en plusieurs parties Visualisation des résultats Copie des résultats dans Word Enregistrement 5 5 5 6 6 6 7 7 8 8 8 Quelques fonctions avec SPSS … et leurs résultats Fonctions descriptives Chi carré Test du t de Student Variables indépendantes Variables apparillées 9 9 10 13 13 15 ANOVA (plusieurs VD et 1 VI) ANOVA (1 VD et plusieurs VI) Corrélation Régression multiple 17 19 22 24 Conclusion 27 3 4 Codage des données Présentation

AHMED MOHSEN Téléphone :(+216)97619191 Adresse électronique : omega.center.cp@gmail.com https://www.facebook.com/ISG.ISCAE.IHEC.ESC 1) 2) 3) 4) 5) Estimer par la méthode du MCO les paramètres de la régression de RES par rapport à RDJ Tester au risque 5% la significativité des paramètres du modèle Calculer ?? Interpréter ces résultats Pour le quatrième trimestre 2005, la valeur prévisionnelle de RDJ et 0,0252 ; déterminer la valeur prévisionnelle de RES pour cette période Exercice

Corrigés 1 Bulletin du GRES n°9 2. La population est normale, sa variance est inconnue, on utilise une loi de ( X −µ) Student. La variable aléatoire T, définie par T = où X est la S n −1 moyenne de l’échantillon aléatoire de taille n de la variable aléatoire X, est distribuée selon la loi de Student à n-1 ddl X −µ n = 17, T = , T est distribuée selon la loi de Student à 16 ddl. S 4 Si t = t0,975 ; 16 alors P(-t < T < t) = 0,95. On lit dans la table : t0,975 ; 16 = 2,12. On obtient l’intervalle

normalité : les restrictions linéaires Les tests de restrictions linéaires concernent des tests statistiques qui considèrent comme donné le cadre défini par les hypothèses du Classic Linear Model27. Ils sont principalement composés des: Tests de Student (significativité simple) Tests de Fischer (significativité globale ou multiple) Ils servent effectivement à identifier la significativité jointe ou singulière d’éléments de la régression linéaire. Je désire insister à ce stade sur une pratique

Elle ne nous renseigne pas sur un certain nombre de choses dont la forme exacte des fonctions (f) intervenant dans le modèle (spécification du modèle), et la définition et la mesure des variables qui la composent. L’objet de l’économétrie est de tester la validité empirique des modèles théoriques énoncés. Pour cela elle doit postuler d’abord une forme pour les fonction intervenant dans le modèle. Cette fonction mathématique restant bien entendu compatible avec les hypothèses a priori du modèle théorique

- y̅ )²  Somme des carrés de la régression (SCReg) : mesure de l’écart entre ŷ et y̅ SCReg = ∑(ŷi - y̅ )² R² = ∑(y − y )² ∑(������������ − y )² = ������������������������������ ������������������ D. VALIDATION DES MODÈLES Le Test de Fisher F Hypothèses Ho H1 a= 0 a ≠0 Fc = T² = ������²/ ������ 1−������ 2 / (������−������) = ������������������ 1 ������������������ ������ −2 Avec: k : nombre de variables explicatives (dans le M.R.S = 1) p : nombre de paramètres

sur une même plaque Multibrin (0.22mm en PVDF) par centrifugation (1500xg, 10 min) NB. Pooler les filtrats 2à 2 permet d’augmenter la reproductibilité du test de criblage - Conserver les filtrats à -80°C II. Protocole de criblage d’effet sur la croissance des cellules eucaryotes II-1. Principe Ce criblage est conçu de manière à tester un grand nombre de clones sur microplaques 96 puits. Il a été mis au point sur cellules CV1 (cellules de type épithéloïde de rein de singe vert)en milieu