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
Faites glisser z pour que l’aire colorée entre −z et z sous la courbe normale centrée réduite soit 0,5991. Trouvez z avec deux décimales.
A = 0,5991
z =
2.Loi normaleDifficile
On suppose que les délais de livraison suivent une loi normale de moyenne 32 min et d’écart-type 6 min. Trouvez la valeur x en dessous de laquelle se situent 20 % des valeurs (le 20e centile).
μ = 32σ = 6P = 20%
x = min
3.Intervalles de confianceMoyen
On mesure la tension artérielle de 20 patients avant et après un traitement. Les différences d = avant − après (mmHg) ont une moyenne de −4,4 et un écart-type de 1,9. Trouvez la borne supérieure de l’intervalle de confiance à 99 % pour la différence moyenne.
n = 20d̄ = −4,4sd = 1,999%t(19) = 2,861
borne supérieure = mmHg
4.Intervalles de confianceDifficile
L’écart-type de la population est 37. Quelle taille d’échantillon n faut-il pour qu’un intervalle de confiance à 99 % pour la moyenne ait une marge d’erreur d’au plus 1,5 ?
σ = 37E = 1,599%
n =
5.Tests d'hypothèse et intervalles de confianceMoyen
Un échantillon de 49 étudiants a une note moyenne de 102,4 et un écart-type d'échantillon de 10. Calcule la statistique de test t pour H₀ : μ = 100.
μ₀ = 100x̄ = 102,4s = 10n = 49
t =
6.Tests d'hypothèse et intervalles de confianceDifficile
Quelle taille doit avoir un échantillon pour que l'intervalle de confiance à 90 % d'une moyenne ait une marge d'erreur d'au plus 1,5 ? L'écart-type est 5. Trouve la plus petite taille d'échantillon n.
σ = 5E = 1,590%
n =
7.Régression linéaire et corrélationMoyen
Le tableau donne 6 observations appariées de x = dépenses publicitaires en k€ et y = ventes en k€. Leurs sommes sont données. Trouvez le coefficient de corrélation de Pearson r à partir de ces sommes.
Le tableau donne 5 observations appariées de x = heures de révision et y = note à l’examen. Utilisez la droite des moindres carrés ŷ = a + b·x. On fait une nouvelle observation (3,5, 58). Trouvez son résidu e = y − ŷ.
n = 5(3,5, 58)
e =
9.Tests du khi-deuxMoyen
Le tableau de contingence indique les effectifs observés. Pour un test d’indépendance du khi-deux, trouvez l’effectif attendu E de la case « équipe de jour, mineur ».
total de la ligne = 76total de la colonne = 57N = 133
E =
10.Tests du khi-deuxDifficile
Un test d’indépendance du khi-deux est effectué sur un tableau de contingence de 3 lignes et 4 colonnes (sans compter les totaux). À l’aide de la table, trouvez la valeur critique χ²crit au seuil de signification α = 0,01.
α = 0,01
χ²crit =
3Solutions
1.Loi normale
Réponse: z = 0,84
D’une aire à z : Φ(z) est l’aire à gauche de z. Pour une aire A de la queue gauche, trouvez dans la table le z tel que Φ(z) = A. Une aire A de la queue droite signifie Φ(z) = 1 − A. Une aire centrale A entre −z et z laisse (1 − A)/2 dans chaque queue, donc Φ(z) = (1 + A)/2. Pour une valeur x, utilisez x = μ + zσ.
Aire à gauche de z
Φ(z) = (1 + 0,5991)/2 = 0,7995
Lire la table de z à l’envers
Trouvez 0,7995 dans la table et lisez z.
z = 0,84
Réponse
z = 0,84
2.Loi normale
Réponse: x = 26,95 min
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 = 32 + −0,8416·6 = 26,95 min
Réponse
x = 26,95 min
3.Intervalles de confiance
Réponse: borne supérieure = −3,184 mmHg
Interval for a difference: estimate ± critical value × standard error. For two independent means with known σ: SE = √(σ₁²/n₁ + σ₂²/n₂) and z. With equal unknown variances: pooled s_p and t with n₁ + n₂ − 2 degrees of freedom. For paired data, work with the differences: d̄ ± t·s_d/√n.
Valeur critique
df = 19, t = 2,861
Marge d'erreur
E = 2,861·1,9/√20 = 1,216
Intervalle
−4,4 ± 1,216 → [−5,616, −3,184]
Réponse
borne supérieure = −3,184 mmHg
4.Intervalles de confiance
Réponse: n = 4038
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.
Résoudre pour n
n = (2,576·37/1,5)² = 4038
Arrondir vers le haut
Une taille d’échantillon est un nombre entier, et arrondir vers le bas rendrait la marge trop grande.
n = 4038
Réponse
n = 4038
5.Tests d'hypothèse et intervalles de confiance
Réponse: t = 1,68
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/√49 = 10/7 = 1,429
Statistique de test
t = (102,4 − 100)/1,429 = 1,68
Réponse
t = 1,68
t0,025; df = 48 = 2,011
|t| < 2.011, donc H₀ n’est pas rejetée au seuil de 5 % (bilatéral).
6.Tests d'hypothèse et intervalles de confiance
Réponse: n = 31
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 = (1,645·5/1,5)² = 30,07
Arrondir vers le haut
n = 31
Réponse
n = 31
7.Régression linéaire et corrélation
Réponse: r = 0,9863
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.
Sommes centrées
Sxy = 2237 − 33·386/6 = 114
Sxx = 199 − 33²/6 = 17,5
Syy = 25596 − 386²/6 = 763,3
Coefficient de corrélation
r = 114/√(17,5·763,3) = 0,9863
Réponse
r = 0,9863
8.Régression linéaire et corrélation
Réponse: e = −4,95
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 = 25/5 = 5
ȳ = 347/5 = 69,4
Sommes des carrés et des produits
Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 43
Droite de régression
b = 43/10 = 4,3
a = 69,4 − 4,3·5 = 47,9
ŷ = 47,9 + 4,3·x
Valeur prédite
ŷ = 47,9 + 4,3·3,5 = 62,95
Résidu
e = 58 − 62,95 = −4,95
Réponse
e = −4,95
Le point se trouve en dessous de la droite.
9.Tests du khi-deux
Réponse: E = 32,57
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.
Effectif attendu
E = 76·57/133 = 32,57
Réponse
E = 32,57
10.Tests du khi-deux
Réponse: χ²crit = 16,81
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 = (3 − 1)·(4 − 1) = 6
Table
χ²crit(df = 6, α = 0,01) = 16,812
Réponse
χ²crit = 16,812
Rejetez H₀ si le χ² calculé est supérieur à cette valeur.