Test du χ²

. . . . 2 2 3 4 4 5 5 8 9 10 10 11 11 12 12 13 13 15 15 2 Table de Contingence 2.1 Tableau des donn´es . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e 2.2 Tableaux des profils lignes et colonnes . . . . . . . . . . . . . . . 2.3 Lien avec le test du χ2 d’ind´pendance . . . . . . . . . . . . . . . e 3 Compr´hension des r´sultats d’une e e 3.1 Le tableau analys´ . . . . . . . . . e 3.2 Les pond´rations . . . . . . . . . . e 3.3 La matrice diagonalis´e . . . . . . e 3.4 Les coordonn´es des lignes

Publications de l’Institut de Math´matiques e de Toulouse ´ e Statistique Descriptive El´mentaire (version de mai 2010) Alain Baccini Institut de Math´matiques de Toulouse — UMR CNRS 5219 e Universit´ Paul Sabatier — 31062 – Toulouse cedex 9. e 2 Table des mati`res e 1 Introduction g´n´rale ` la statistique e e a 1.1 G´n´ralit´s sur la statistique . . . . . . . . . . . . . . . e e e 1.1.1 D´finition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e 1.1.2 Bref historique . . . . . .

du rejet ou enfin sur une méthode de composition. Puis, on a implanté ces algorithmes sous Matlab afin de déterminer une loi expérimentale. Enfin, on a comparé la conformité des lois expérimentales trouvées avec la loi théorique en utilisant le test du khi deux et ainsi déterminer la performance des algorithmes. I. La loi normale. 1) La loi normale réduite centrée. Définition : On dit qu’une variable aléatoire à valeurs dans est dite normale réduite centrée si elle est absolument

Correction TD2 Probabilité S4 Table des matières 1 Correction TD2 Probabilités 2 1 Exercice 2 : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 2 Exercice 4 : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 3 Exercice 5 : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 4 Exercice 6 : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1 1. 1 Correction TD2 Probabilités Exercice 2 : On a n = 25; et

Résumé N’oubliez jamais que le 1er professeur de la personne c’est lui même. Surtout Bien Dormir, Et Bien Manger Résumé sur L'échantillonnage Table des matières 1 Echantillonnage 1 2 3 4 2 Population - Echantillon . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.1 Population . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.2 Echantillon . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.3 Interprétation . . . . . . . . . . . . . . . . .

« possession d’une carte de fidélité et intention »  Le fait de posséder une carte est une variable qualitative dichotomique (nominale), avec seulement 2 modalités. Comme les 2 variables sont qualitatives, on fait un tableau croisé, c’est-à-dire test du Khi 2. Manipulation  SPSS : Analyse – stat descriptive – tableaux croisés Dans « statistiques » on coche « V de Cramer » et « Khi 2 » Dans « cellules », on coche « effectifs théoriques » et « résidus non standardisés ». Condition nécessaire

TEST DES RUNS Source : D.N.Gujarati, "Basic Econometrics", Third Ed., McGraw Hill, 1995 Le test des Runs Le test Le test des runs est un test non-paramétrique qui permet de déterminer si les réalisations successives d'une variable sont indépendantes. Il est construit sur l'observation du signe des changements d'une variable. Affectons le signe + à une hausse et le signe - à une baisse. Un run est une succession de changements de même signe. Posons les notations suivantes : n : nombre total d'observations

positif est égal à 3, l’odds post-test est égal à 3 fois l’odds pré-test. » B. Faux, lorsque le test revient négatif, l’odds post test = odds pré-test x ratio de vraisemblance négatif, on obtient : 2/3 x 3/4 = 2/4 = 0,5 différent de 4/3. Donc item faux. C. Vrai. Si le test revient positif, on a : Odds post test = Odds pré test x Ratio de vraisemblance positif = 2/3 x 2 = 4/3. On a donc : Probabilité post test d’avoir la maladie = Odds post test / (1+Odds post test) = (4/3) / [1+(4/3)] = (4/3)/

UNIVERSITE PARIS OUEST NANTERRE LA DEFENSE Licence de gestion 3ème année STATISTIQUES Mme CHEZE cheze@u-paris10.fr TABLES STATISTIQUES Loi binomiale Loi normale Loi de Student Loi du khi-deux Loi de Fisher Fonction de r´partition de la loi normale centr´e r´duite e e e (probabilit´ F(z) de trouver une valeur inf´rieure ` z) e e a z 0,0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0 1,1 1,2 1,3 1,4 1,5 1,6 1,7 1,8 1,9 2,0 2,1 2,2 2,3 2,4 2,5 2,6 2,7 2,8 2,9 0,00 0,5000 0,5398 0,5793 0,6179 0,6554

Pour le confirmer on va réaliser le test d’adéquation de KHIDEUX Tests KHI-DEUX Ce test ne permet pas de choisir la bonne loi mais seulement de confirmer son adéquation à l’échantillon.  Pour la loi normale Soit l’hypothèse H0 : « L'échantillon provient d'une loi Normale » On doit calculer Soit caculé et la comparer à . ≥5 donc k≤6.De plus on a k≥p+2 où p est le nombre des paramètres de la loi normale donc p=2 d’où K≥4. Faisons le test pour k=5. La valeur de =5.99. Nous devons