Test Khi Deux

Kutosis : aplatissmeen de la courbe de la question. Estc e que ça suit al loi normal ? Skewness : symétrie ? Répartition normale ? Quand les 2 sont dans l’intervalle (-0.2 ;+0.2) ça suit à peu près la loi normal, sinon NON, ça ne la suit pas. Certain test obligent àl’appartenance à al loie normal On lit l’asymétrie et l’applatissement pour voirsi ils sont comrpis entre -0.2 et +0.2, ainsi on peut dire que cette variable est dans la loi variable Types de variables Indicateur de

caractéristiques d’une population. Le résultat du processus est un modèle économétrique estimé dans lequel certaines grandeurs ( « paramètres ») sont estimées sur la base de données pertinentes. Le modèle économétrique fournit alors un moyen de mesurer et de tester les relations suggérées par la théorie économique. B. Les objectifs de l’approche économétrique. Les trois principaux objectifs d’une estimation économétrique sont : l’analyse structurelle, la prévision, et l’évaluation d’une politique ou

expliquées………………………………………………..37 Tableau 6 : Effectif du Personnel et bloc des Communes…………38 Tableau7 : Test de kh-deux entre effectif du personnel et la taille des Communes………………………………………………………………39 Tableau 8 : Mesures Symétriques………………………………………40 Tableau 9 : Tableau croisé entre la variable expliquée gestion des compétences et la variable explicative taille de la Commune……40 Tableau 10 : Test de kh-deux entre la variable gestion des compétences et la variable taille des Communes……………………41 Tableau

de maladie. Le quotient pi/(1- pi) est appelé odds La transformation ln(odds) est appelé logit. III. Mises en œuvre pratique au travers des exemples : Nous proposons dans cette partie de s’attarder sur deux exemples d’applications de la méthode logistique. Pour les deux exemples la variable dépendante n’est pas quantitative mais qualitative, ce qui justifie l’utilisation de ce modèle et l’inadéquation du modèle linéaire. Le premier exemple traitera le cas d’une seule variable ou

Le khi-2 ou khi-carré Teste la similitude de 2 ou plusieurs distributions Exemple d’application 3 études 3 traitements 3 échantillons Pour que la comparaison des traitements soit valide, il faut que les 3 échantillons soient semblables Le X² va permettre de comparer la distribution d’un caractère chez les différents échantillons Les étapes du test 1. 2. 3. 4. 5. Énoncer les hypothèses H0 et H1 Définir des classes et calculer les fréquences observées Calculer les fréquences théoriques espérées

IUP2-MIAGE Bordeaux I 2002-2003 1 SOMMAIRE I- Le modèle probabiliste 1- Evènements 2- Loi de probabilité, espace de probabilité 3- Le cas où les évènements élémentaires sont équiprobables 4- Exercices II- Probabilités conditionnelles 1- Définition 2- Deux résultats de décomposition 3- Evènements indépendants 4- Exercices III- Variables aléatoires : généralités 1- Définitions 2- Variables aléatoires discrètes, variables aléatoires à densité 3- Couples de variables aléatoires 4- Variables aléatoires indépendantes

au « dernier étage » de la « statistique descriptive » : il s’agit de l’analyse des tendances et des corrélations. Enfin le chapitre 7 est essentiellement utile à l‘étudiant en économie : il traite de la courbe de LORENZ et du coefficient de GINI, deux outils complémentaires dont les principales applications sont l’analyse de la plus ou moins grande égalité de la répartition d’une masse (de revenu, de richesse, de ressources, tec.) au sein d’une population. Pour toute question relative à ce cours

Le test d’hypothèses ne trouve son utilité que lorsque l’étude de la population entière est impossible et que le chercheur doit plutôt analyser un échantillon de cette population (Blais, 1991). Dans ce cas, comme l’échantillonnage comporte inévitablement une marge d’erreur, le test d’hypothèses vise à indiquer la probabilité d’obtenir les statistiques observées sur la base d’une hypothèse quant à la valeur d’un paramètre de la population. Si le premier test d’hypothèses connu, le test du khi-carré

remarquons qu’un pic de presque 800 est atteind en periode 24 et qu’aprés cette période, aucun pic n’atteind ce niveau. 2/13 Dessinez un histogramme du S, ainsi que du log(S), avec Log, le logarithme népérien de la variable. Ensuite, comparez les deux. Que remarquez-vous ? Sachant que le logarithme népérien permet de linéariser les données, nous pouvons constater qu’en utilisant le ln, la relation entre la variable à expliquer et les variables explicatives est plus linéaire. En effet, l’écart entre

caractériser la propriété qui fera d’elles des mesures (en langage mathématique général) ou des mesures de probabilité alias probabilités (en langage spécifique au calcul des probabilités). À un niveau élémentaire, on se limite à la réunion finie, avec deux formules qui sont d’un usage extrêmement fréquent (P est une mesure de probabilité) : si A et B sont disjoints : P(A ∪ B) = P(A) + P(B) de façon générale : P(A ∪ B) = P(A) + P(B) – P(A ∩ B) Exemple On considère une population humaine P et le système