Statistique 2 : inférence statistique : pack de révision

Formulaires, étapes clés de la méthode pour chaque thème et 10 exercices, avec les corrigés complets à la fin.

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1Formules et méthodes

Loi normale

Score z
z = (x − μ)/σ
En dessous de x
P(X < x) = Φ(z)
Au-dessus de x
P(X > x) = 1 − Φ(z)
Entre deux valeurs
Φ(z2) − Φ(z1)
Centile
x = μ + z·σ

Méthode

  1. Convertissez la valeur en score z : z = (x − μ)/σ.
  2. Lisez Φ(z), l’aire à gauche de z.
  3. Pour l’aire à droite, utilisez 1 − Φ(z) ; pour un intervalle, soustrayez les deux aires à gauche.
  4. Pour un centile, procédez à l’envers : trouvez z pour l’aire, puis x = μ + z·σ.

Intervalles de confiance

σ connu
x̄ ± z·σ/√n
σ inconnu
x̄ ± t·s/√n, df = n − 1
z critique
90%: 1,645, 95%: 1,96, 99%: 2,576
Taille d’échantillon
n = (z·σ/E)², rounded up

Méthode

  1. Choisissez entre z (σ de la population connu) et t (seulement l’écart type s de l’échantillon, avec n − 1 degrés de liberté).
  2. Trouvez la valeur critique pour le niveau de confiance.
  3. Marge d’erreur : E = valeur critique × écart type/√n.
  4. Intervalle : x̄ ± E.

Tests d'hypothèse et intervalles de confiance

Test z pour une moyenne
z = (x̄ − μ0)/(σ/√n)
Test t pour une moyenne
t = (x̄ − μ0)/(s/√n), df = n − 1
Bilatéral à 5%
rejeter H0 si |z| > 1,96
Intervalle de confiance
x̄ ± z·σ/√n

Méthode

  1. Énoncez H₀ et H₁ et déterminez si le test est unilatéral ou bilatéral.
  2. Calculez la statistique de test : (x̄ − μ₀)/(σ/√n), ou avec s et t.
  3. Comparez avec la valeur critique ou trouvez la valeur p.
  4. Rejetez H₀ si la statistique dépasse la valeur critique (p inférieure à α), et énoncez la conclusion en mots.

Régression linéaire et corrélation

Sommes des carrés
Sxx = Σ(x − x̄)² = Σx² − (Σx)²/n, Sxy = Σxy − ΣxΣy/n
Pente
b = Sxy/Sxx
Ordonnée à l’origine
a = ȳ − b·x̄
Corrélation
r = Sxy/√(SxxSyy)
Résidu
e = y − ŷ

Tests du khi-deux

Statistique de test
χ² = Σ(O − E)²/E
Ajustement
E = n·p, df = k − 1 − (estimated parameters)
Indépendance
E = row total × column total / grand total, df = (r − 1)(c − 1)
Valeurs critiques (α = 0,05)
df 1: 3,841, 2: 5,991, 3: 7,815, 4: 9,488
Décision
rejeter H0 si χ² > χ²crit

2Exercices

1.Loi normaleMoyen
2939,5P = ?

On suppose que les délais de livraison suivent une loi normale de moyenne 32 min et d’écart-type 6 min. Quelle proportion se situe entre 29 et 39,5 min ? Donnez P sous forme décimale.

μ = 32σ = 6x1 = 29x2 = 39,5
P =
2.Loi normaleDifficile
μ = 65x = ?20%

On suppose que les notes d’un examen suivent une loi normale de moyenne 65 points et d’écart-type 10 points. Trouvez la valeur x en dessous de laquelle se situent 20 % des valeurs (le 20e centile).

μ = 65σ = 10P = 20%
x = points
3.Intervalles de confianceMoyen
n = 10, s = 11LU = ?x̄ = 88,5E95%

Un échantillon de 10 éléments a une moyenne de 88,5 et un écart-type s = 11. La population est approximativement normale. Trouvez la borne supérieure de l’intervalle de confiance à 95 % pour la moyenne.

n = 10x̄ = 88,5s = 1195%t(9) = 2,262
borne supérieure =
4.Intervalles de confianceDifficile
n = 20σ = ?Us = 10,895%

Les diamètres de 20 arbres usinés ont un écart-type d’échantillon de 10,8 µm. En supposant les diamètres normalement distribués, trouvez la borne inférieure σ de l’intervalle de confiance à 95 % pour l’écart-type de la population. Avec df = 19, 2,5 % de la loi du χ² se trouve en dessous de 8,907 et 2,5 % au-dessus de 32,852.

n = 20s = 10,8 µmχ² = 8,907, 32,852
σ = µm
5.Tests d'hypothèse et intervalles de confianceMoyen
t −1,99801,998

Un échantillon de 64 étudiants a une note moyenne de 120,9 et un écart-type d'échantillon de 10. Calcule la statistique de test t pour H₀ : μ = 120.

μ₀ = 120x̄ = 120,9s = 10n = 64
t =
6.Tests d'hypothèse et intervalles de confianceDifficile
σ = 15, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 395%

Quelle taille doit avoir un échantillon pour que l'intervalle de confiance à 95 % d'une moyenne ait une marge d'erreur d'au plus 3 ? L'écart-type est 15. Trouve la plus petite taille d'échantillon n.

σ = 15E = 395%
n =
7.Régression linéaire et corrélationMoyen
xy1857206522762494268928101xy20256080100

Le tableau donne 6 observations appariées de x = température en °C et y = glaces vendues. Trouvez le coefficient de détermination r² de la droite des moindres carrés.

n = 6
r² =
8.Régression linéaire et corrélationDifficile
xy14136157578199311107xy51050100ŷ = 89

Le tableau donne 6 observations appariées de x = heures de révision et y = note à l’examen. Utilisez la droite des moindres carrés ŷ = a + b·x. Pour quelle valeur x la droite prédit-elle ŷ = 89 ?

n = 6ŷ = 89
x =
9.Tests du khi-deuxMoyen
améliorénon amélioréTotalnouveau médicament225880placebo423880Total6496160

Le tableau de contingence indique les effectifs observés. Calculez la statistique du khi-deux χ² du test d’indépendance entre la variable en ligne et la variable en colonne. N’utilisez pas de correction de continuité.

N = 1602 × 2
χ² =
10.Tests du khi-deuxDifficile
dfα = 0,05α = 0,0113,8416,63525,9919,21037,81511,34549,48813,277511,07015,086612,59216,812714,06718,475815,50720,090916,91921,6661018,30723,209

Un test d’indépendance du khi-deux est effectué sur un tableau de contingence de 2 lignes et 11 colonnes (sans compter les totaux). À l’aide de la table, trouvez la valeur critique χ²crit au seuil de signification α = 0,05.

α = 0,05
χ²crit =

3Solutions

1.Loi normale

Réponse: P = 0,5858

Loi normale : transformez une valeur x en score z, z = (x − μ)/σ, qui compte le nombre d’écarts-types par rapport à la moyenne. Une table de z (ou Φ(z)) donne l’aire à gauche de z, c’est-à-dire P(X < x). L’aire à droite vaut 1 − Φ(z), et l’aire entre deux valeurs est la différence de leurs deux aires.

Scores z

z₁ = (29 − 32)/6 = −0,5
z₂ = (39,5 − 32)/6 = 1,25

Aire entre les deux valeurs

P = Φ(1,25) − Φ(−0,5) = 0,8944 − 0,3085 = 0,5858

Réponse

P = 0,5858
2.Loi normale

Réponse: x = 56,58 points

Loi normale : transformez une valeur x en score z, z = (x − μ)/σ, qui compte le nombre d’écarts-types par rapport à la moyenne. Une table de z (ou Φ(z)) donne l’aire à gauche de z, c’est-à-dire P(X < x). L’aire à droite vaut 1 − Φ(z), et l’aire entre deux valeurs est la différence de leurs deux aires.

z du centile

Φ(z) = 0,2 → z = −0,8416

Retour à x

x = 65 + −0,8416·10 = 56,58 points

Réponse

x = 56,58 points
3.Intervalles de confiance

Réponse: borne supérieure = 96,37

Intervalle de confiance pour une moyenne : x̄ ± marge d’erreur. Si l’écart-type σ de la population est connu, la marge vaut z·σ/√n ; si l’on ne dispose que de l’écart-type de l’échantillon s, utilisez t à n − 1 degrés de liberté : t·s/√n. Valeurs critiques : z = 1,645 (90 %), 1,96 (95 %), 2,576 (99 %). Pour obtenir une marge E ou moins, il faut n ≥ (z·σ/E)², arrondi à l’entier supérieur.

Valeur critique

df = n − 1 = 9, t = 2,262

Marge d'erreur

E = 2,262·11/√10 = 7,868

Intervalle

88,5 ± 7,868 → [80,63, 96,37]

Réponse

borne supérieure = 96,37
4.Intervalles de confiance

Réponse: σ = 8,213 µm

Intervalle pour une variance : (n − 1)s²/σ² suit une loi du χ² à n − 1 degrés de liberté. L’intervalle à 95 % pour σ² va de (n − 1)s² divisé par la valeur supérieure du χ² (2,5 % au-dessus) à (n − 1)s² divisé par la valeur inférieure du χ² (2,5 % en dessous) ; l’intervalle pour σ est la racine carrée des deux bornes. Il n’est pas symétrique autour de s.

Somme des carrés

(n − 1)s² = 19·10,8² = 2216

Bornes pour σ²

2216/32,852 = 67,46
2216/8,907 = 248,8

Borne pour σ

σ = √67,46 = 8,213 µm

Réponse

σ = 8,213 µm

Intervalle à 95 % pour σ : [8,213, 15,77] µm.

5.Tests d'hypothèse et intervalles de confiance

Réponse: t = 0,72

Test sur une moyenne : la statistique de test mesure à combien d'erreurs types la moyenne de l'échantillon se trouve de la valeur affirmée dans H₀ : z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n) quand σ est connu, t = (x̄ − μ₀)/(s/√n) quand il est estimé sur l'échantillon. Un intervalle de confiance vaut x̄ ± (valeur critique)·(erreur type).

Erreur type

SE = 10/√64 = 10/8 = 1,25

Statistique de test

t = (120,9 − 120)/1,25 = 0,72

Réponse

t = 0,72
t0,025; df = 63 = 1,998

|t| < 1.998, donc H₀ n’est pas rejetée au seuil de 5 % (bilatéral).

6.Tests d'hypothèse et intervalles de confiance

Réponse: n = 97

Test sur une moyenne : la statistique de test mesure à combien d'erreurs types la moyenne de l'échantillon se trouve de la valeur affirmée dans H₀ : z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n) quand σ est connu, t = (x̄ − μ₀)/(s/√n) quand il est estimé sur l'échantillon. Un intervalle de confiance vaut x̄ ± (valeur critique)·(erreur type).

Résoudre pour n

n = (1,96·15/3)² = 96,04

Arrondir vers le haut

n = 97

Réponse

n = 97
7.Régression linéaire et corrélation

Réponse: r² = 0,923

Régression par les moindres carrés : avec x̄ et ȳ les moyennes, Sxx = Σ(x − x̄)², Syy = Σ(y − ȳ)² et Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ), la droite ŷ = a + b·x a pour pente b = Sxy/Sxx et pour ordonnée à l’origine a = ȳ − b·x̄ ; elle passe donc toujours par (x̄, ȳ). Le coefficient de corrélation de Pearson r = Sxy/√(Sxx·Syy) est compris entre −1 et 1 ; r² est la part de la variation de y expliquée par la droite.

Moyennes

x̄ = 138/6 = 23
ȳ = 482/6 = 80,33

Sommes des carrés et des produits

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 310
Syy = Σ(y − ȳ)² = 1487

Coefficient de détermination

r² = 310²/(70·1487) = 0,923

Réponse

r² = 0,923

Environ 92,3 % de la variation de y est expliquée par la droite.

8.Régression linéaire et corrélation

Réponse: x = 8,052

Régression par les moindres carrés : avec x̄ et ȳ les moyennes, Sxx = Σ(x − x̄)², Syy = Σ(y − ȳ)² et Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ), la droite ŷ = a + b·x a pour pente b = Sxy/Sxx et pour ordonnée à l’origine a = ȳ − b·x̄ ; elle passe donc toujours par (x̄, ȳ). Le coefficient de corrélation de Pearson r = Sxy/√(Sxx·Syy) est compris entre −1 et 1 ; r² est la part de la variation de y expliquée par la droite.

Moyennes

x̄ = 36/6 = 6
ȳ = 458/6 = 76,33

Sommes des carrés et des produits

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 432

Droite de régression

b = 432/70 = 6,171
a = 76,33 − 6,171·6 = 39,3
ŷ = 39,3 + 6,171·x

Résoudre pour x

x = (89 − 39,3)/6,171 = 8,052

Réponse

x = 8,052
9.Tests du khi-deux

Réponse: χ² = 10,42

Tests du khi-deux : comparez les effectifs observés O aux effectifs E attendus sous H₀ avec χ² = Σ(O − E)²/E. Ajustement : E = n·p pour chaque catégorie, df = k − 1 (moins un de plus pour chaque paramètre estimé à partir des données). Indépendance dans un tableau r × c : E = total de la ligne × total de la colonne / total général, df = (r − 1)(c − 1). Rejetez H₀ lorsque χ² dépasse la valeur critique pour le α choisi.

Effectifs attendus

nouveau médicament: 80·64/160 = 32, 80·96/160 = 48
placebo: 80·64/160 = 32, 80·96/160 = 48

Statistique du khi-deux

χ² = (22 − 32)²/32 + (58 − 48)²/48 + (42 − 32)²/32 + (38 − 48)²/48
χ² = 10,42

Réponse

χ² = 10,42

df = 1. Pour α = 0,05, la valeur critique vaut 3,841 ; H₀ (indépendance) est donc rejetée.

10.Tests du khi-deux

Réponse: χ²crit = 18,31

Tests du khi-deux : comparez les effectifs observés O aux effectifs E attendus sous H₀ avec χ² = Σ(O − E)²/E. Ajustement : E = n·p pour chaque catégorie, df = k − 1 (moins un de plus pour chaque paramètre estimé à partir des données). Indépendance dans un tableau r × c : E = total de la ligne × total de la colonne / total général, df = (r − 1)(c − 1). Rejetez H₀ lorsque χ² dépasse la valeur critique pour le α choisi.

Degrés de liberté

df = (2 − 1)·(11 − 1) = 10

Table

χ²crit(df = 10, α = 0,05) = 18,307

Réponse

χ²crit = 18,307

Rejetez H₀ si le χ² calculé est supérieur à cette valeur.

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