Test d'hypothèse

Les tests d’hypothèse 1 – Comparer des moyennes ou des proportions Une première expérience simple Ce qu’il faut retenir Dès qu’on compare deux moyennes empiriques, on en trouve une plus grande que l’autre ⇒ Pas forcément un phénomène biologique ⇒ Peut venir d’un effet d’échantillonnage ATTENTION: L’effet d’échantillonnage ne traduit aucun effet biologique: ne pas l’ interpréter ! Un exemple: effet du sexe sur l’espérance de vie chez une espèce sauvage Le principe du test d’hypothèse Exemple

Estimer le modèle théorique par le modèle empirique par la méthode des moindres carrés . (Construire d’une droite de régression empirique qui minimise la somme des carrés de l’écart empirique (résidu)). 4- Test d’hypothèse : Pour vérifier l’influence de X, on procède à un test d’hypothèse sur , opter pour des extrapolations. Il existe 3 mesures possibles pour quantifier l’intensité de la relation entre X et Y : -Coefficient de Détermination [(proche de 1) => (Droite de régression

92 73 384 1264 Total 1428 234 148 785 2595 Est-ce que les données nous permettent d'affirmer qu'il y a un lien entre la présence d'enfants et le type de participation à la main d'oeuvre pour les femmes du pays de la Zizanie? Effectuez un test d'hypothèse approprié et utilisez un seuil de signification de 2%. 1) Hypothèses 2) Seuil de signification 3) Conditions d’applications Trouver les fréquences théoriques et les écrire dans le tableau en haut.

Le test est une procédure de vérification lors de la programmation d’un logiciel. • Un test est une méthode de travail dans de nombreux domaines, tant en sciences exactes qu’en sciences humaines. • En statistiques, un test d’hypothèse est une démarche consistant à rejeter ou à accepter une hypothèse statistique, appelée hypothèse nulle, en fonction d’un jeu de données (échantillon). • En zoologie, un test est une sorte de « squelette » constitué de plaques, plus exactement la pellicule

la probabilité que, dans un tel prélèvement, aucun des 10 camions-benne n’ait de panne ni de sinistre pendant le premier mois de chantier. D. Test d’hypothèse De grandes quantités d’un certain type de fers cylindriques pour le béton armé, de diamètre 25 millimètres, doivent être réceptionnées sur le chantier. On se propose de construire un test d’hypothèse bilatéral pour contrôler, au moment de la réception d’une livraison, la moyenne µ de l’ensemble des diamètres en millimètres des fers à béton

(18/02/2003) ……………………………………………………………………………………………………………………………………. Chapitre 7 Tests d’hypothèse Sommaire 1. Introduction…………………………………………………………………………………..…3 2. Principe des tests…………….…………………………………………………..………...3 2.1. Choix de l’hypothèse à tester………………………………………………………………….4 2.1.1. Hypothèse nulle et hypothèse alternative …………..…………….….4 2.1.2. Test unilatéral et bilatéral ……………………………….…………………….4 2.2. Choix d’un test statistique……………………………………………………………………….5 2.3. Choix de la région critique et règle

estimer le modèle sous cette forme pour tester l’hypothèse d’absence d’effet d’échelle grâce au test de Student usuel sur un coefficient et conclure. 3° Refaire le test précédent directement sur le modèle (1) grâce à un test d’hypothèse linéaire. 4° Pour tester l’hypothèse selon laquelle la productivité serait différente entre les compagnies publiques et privées, estimer le modèle (3) obtenu en ajoutant une dummy variable convenable et conclure. 5° Pour tester la stabilité des coefficients du modèle

Échantillonnage Les notions d'échantillon et de fluctuation d'échantillonnage ont été vues en Seconde. Une étude statistique sur un caractère particulier d'une population importante est longue et chère. Le calcul de la fréquence sur un échantillon-test permet d'estimer sa proportion dans l'ensemble de la population, à une marge d'erreur près. Avec un taux de confiance de 95 %, un intervalle de fluctuation de la proportion peut être calculé. Il dépend de la taille de l'échantillon et de la fréquence

81 83 113 100 90 108 114 130 128 78 106 1 563 (Y-Ŷ)² 10,32 14,19 0,16 0,66 2,15 1,37 0,49 1,13 10,73 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

d'accepter le lot, s'il a effectivement ce niveau de qualité, est généralement faible. Elle est aussi appelée risque de l'acheteur et est désignée par β. L'échantillonnage à la réception correspond à la réalisation d'un test d'hypothèse, l'hypothèse à tester étant : [pic], contre l'alternative : [pic]. Le risque de première espèce α est la probabilité de rejeter l'hypothèse nulle si elle est vraie; il vaut [pic]. Le risque de deuxième espèce est la probabilité d'accepter