Test du χ²

différents pourcentages de l’échantillon d’étalonnage (Wechsler, 1996). Questionnaires destinés aux parents Test Diag-80 : appréciation des troubles des comportements chez l’enfant Le Diag-80 est un outil de détection des troubles comportementaux chez l’enfant de 3 à 13 ans. Il s’appuie principalement sur le Diagnostic and Statistical Manual of mental disorders (DSM-IV). Ce test est à compléter via l’adresse électronique suivante : http://www.Diag-80.com/. Il investigue 6 domaines sur une

d’effectuer un test de stationnarité sur les variables. Dans le cadre de notre étude, nous optons pour le test de racine unitaire Dickey-Fuller Ajusté. Ce test permet non seulement de détecter l’existence d’une tendance mais aussi de déterminer la bonne manière de stationnariser une série. L’estimation se déroule en plusieurs étapes : - Test de normalité des erreurs de JARQUE-BERRA - Test d’hétéroscédasticité de Breusch – Pagan - Test d’autocorrélation des erreurs (test de Durbin Watson) - Test sur

de jeunesse β > 1 ⇒ λ(t) croissant ⇒ période d’usure Z. Cherfi 35 Calculs de fiabilité • On doit disposer d ’informations sur: – Architecture du système – Paramètres caractéristiques : Estimation – Lois de distribution des durées de vie: test d ’hypothèses Z. Cherfi 36 Architecture de systèmes • Configuration série: • C ’est un système qui fonctionne si tous ses éléments fonctionnent 1 2 4 • BDF – RS(t) = R1(t) x R2(t) x….Rn(t) Z. Cherfi 37 Architecture de systèmes

Donc les échantillons suivent une distribution normale, c’est à dire un distribution « en forme de cloche ». Si ma variable suit la loi de probabilité de Gauss, j’ai "le droit" d'utiliser les tests paramétriques. Je pourrai par exemple utiliser un « test de moyennes », tel que le « t de Student » Cependant pour compliquer encore, on peut avoir des variables qui ne suivent pas vraiment la loi normale… Dans ce cas, on préférera les tests « non-paramétriques ». En réalité, c'est parfois difficile de choisir

l'hypothèse nulle dans des tests statistiques, comme les tests du ratio de vraisemblance, dans les test de Chow utilisés en économétrie, ou encore dans l'analyse de la variance (ANOVA) via le test de Fisher. Caractérisation Une variable aléatoire réelle distribuée selon la loi de Fisher peut être construite comme le quotient de deux variables aléatoires indépendantes, U1 et U2, distribuées chacune selon une Loi du χ² et ajustées pour leurs nombres de degrés de liberté, respectivement d1 et d2 : . La densité

définies dans ce module 1 vont nous servir dans les modules 3 et 4 pour établir les intervalles de confiance (c’est à dire encadrer les paramètres inconnus d’une population : moyenne, variance, proportion) et faire des tests d’hypothèse (c’est à dire tester les paramètres d’une population à partir des données d’échantillonnage). M1Unité 1 : Définitions Soit X, une variable aléatoire qui représente la population. Elle est caractérisée par la densité de probabilité f(x), dans le cas d’une variable

échantillon n’est pas porteur de Neisseria gonorrhoeae, et que 60% des malades étaient présents au WEP. QCM 3 : Cochez la ou les réponse(s) juste(s) Au risque α = 1 % : A) On effectue ici un test non paramétrique B) On fait un Khi-2 d’ajustement C) On définit la Région Critique pour χ²α > 3,84 D) χ² calculé > χ²α E) On accepte donc H0 au risque β: il existe un lien entre le fait d’être allé au WEP et le fait d’avoir attrapé une MST QCM 4: Cochez la ou les réponse(s) juste(s) A) On effectue ici une

diffraction par rayons X qui nous a permis de s’assurer de leur composition chimique tout en les comparant à une pastille commerciale. Enfin, nous avons étudié l’une des propriétés physiques des supraconducteurs à savoir la susceptibilité magnétique χ via une expérience en deux temps vu que nous avions deux inconnues : la masse magnétique de l’aimant d’une part et la susceptibilité du supraconducteur d’autre part. Après traitement des différents résultats obtenus, nous les avons présenté lors de la

Statistique et Apprentissage TD 4-5 Notions abordées ◮ Test d’hypothèses ◮ Vocabulaire associé : types de tests, statistique de test, risques ◮ Tests asymptotiques ◮ Tests d’ajustementSommaire du TD Ex 1 - Tests définis par leurs régions critiques Ex 2 - Test sur l’écart-type d’une loi normale Ex 3 - Test asymptotique bilatéral Ex 4 - Test d’hypothèses composites Ex 6 - Test non-paramétrique d’ajustementExercice 1 : Tests définis par leurs régions critiques Enoncé : données de l’exercice Soit X

logiciel qui s’occupe de tout. D’abord, le tableau des effectifs observés est comparé à un tableau des effectifs théoriques dans lequel il n’y aurait aucun lien entre telle modalité de la variable x et telle modalité de la variable y, comme pour le test du χ². Ce tableau d’effectifs théoriques est construit à partir des fréquences marginales. Ces deux tableaux, réel et théorique, vont bénéficier des joies du calcul matriciel, ainsi que le tableau qui en montre les différences (soustraction réelle –