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 0,7887. Trouvez z avec deux décimales.
A = 0,7887
z =
2.Loi normaleDifficile
Les les tailles des hommes adultes suivent une loi normale de moyenne 178 cm et d’écart type 7 cm. Faites glisser le seuil pour que les 60 % les plus bas (zone colorée) soient à sa gauche. Trouvez le seuil x.
μ = 178 cmσ = 7 cm60%
x = cm
3.Intervalles de confianceMoyen
Un échantillon de 9 éléments a une moyenne de 68,5 et un écart-type s = 14. La population est approximativement normale. Trouvez la marge d’erreur E d’un intervalle de confiance à 90 % pour la moyenne.
n = 9x̄ = 68,5s = 1490%t(8) = 1,86
E =
4.Intervalles de confianceDifficile
L’écart-type de la population est 9. Quelle taille d’échantillon n faut-il pour qu’un intervalle de confiance à 95 % pour la moyenne ait une marge d’erreur d’au plus 3 ?
σ = 9E = 395%
n =
5.Tests d'hypothèse et intervalles de confianceMoyen
Un échantillon de 100 étudiants a une note moyenne de 72,3 et un écart-type d'échantillon de 15. Calcule la statistique de test t pour H₀ : μ = 75.
μ₀ = 75x̄ = 72,3s = 15n = 100
t =
6.Tests d'hypothèse et intervalles de confianceDifficile
Un échantillon de 100 mesures a une moyenne de 505. L'écart-type de la population est 20. Trouve la borne inférieure L de l'intervalle de confiance à 99 % pour la moyenne.
x̄ = 505σ = 20n = 10099%
L =
7.Régression linéaire et corrélationMoyen
Le tableau donne 6 observations appariées de x = charge en kN et y = allongement en mm. Leurs sommes sont données. Trouvez le coefficient de corrélation de Pearson r à partir de ces sommes.
n = 6Σx = 42Σy = 121Σx² = 364Σy² = 3089Σxy = 1058
r =
8.Régression linéaire et corrélationDifficile
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. On fait une nouvelle observation (5,5, 89). Trouvez son résidu e = y − ŷ.
n = 6(5,5, 89)
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 « urbain, faible ».
total de la ligne = 72total de la colonne = 24N = 163
E =
10.Tests du khi-deuxDifficile
Un test d’ajustement du khi-deux vérifie si les effectifs de 9 catégories suivent une loi de Poisson dont la moyenne est estimée à partir des mêmes données. 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 = 1,25
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 + 0,7887)/2 = 0,8944
Lire la table de z à l’envers
Trouvez 0,8944 dans la table et lisez z.
z = 1,25
Réponse
z = 1,25
2.Loi normale
Réponse: x = 179,8 cm
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
Φ(z) = 0,6
z d’après la table
z ≈ 0,25
Retour aux unités d’origine
x = 178 + 0,25·7 = 179,8 cm
Réponse
x = 179,8 cm
3.Intervalles de confiance
Réponse: E = 8,68
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 = 8, t = 1,86
Marge d'erreur
E = 1,86·14/√9 = 8,68
Réponse
E = 8,68
4.Intervalles de confiance
Réponse: n = 35
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 = (1,96·9/3)² = 34,57
Arrondir vers le haut
Une taille d’échantillon est un nombre entier, et arrondir vers le bas rendrait la marge trop grande.
n = 35
Réponse
n = 35
5.Tests d'hypothèse et intervalles de confiance
Réponse: t = −1,8
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 = 15/√100 = 15/10 = 1,5
Statistique de test
t = (72,3 − 75)/1,5 = −1,8
Réponse
t = −1,8
t0,025; df = 99 = 1,984
|t| < 1.984, donc H₀ n’est pas rejetée au seuil de 5 % (bilatéral).
6.Tests d'hypothèse et intervalles de confiance
Réponse: L = 499,8
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).
Marge d'erreur
E = 2,576·20/√100 = 5,152
Borne de l'intervalle
L = 505 − 5,152 = 499,8
Réponse
L = 499,8
7.Régression linéaire et corrélation
Réponse: r = 0,9901
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 = 1058 − 42·121/6 = 211
Sxx = 364 − 42²/6 = 70
Syy = 3089 − 121²/6 = 648,8
Coefficient de corrélation
r = 211/√(70·648,8) = 0,9901
Réponse
r = 0,9901
8.Régression linéaire et corrélation
Réponse: e = 5,257
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 = 27/6 = 4,5
ȳ = 462/6 = 77
Sommes des carrés et des produits
Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 118
Droite de régression
b = 118/17,5 = 6,743
a = 77 − 6,743·4,5 = 46,66
ŷ = 46,66 + 6,743·x
Valeur prédite
ŷ = 46,66 + 6,743·5,5 = 83,74
Résidu
e = 89 − 83,74 = 5,257
Réponse
e = 5,257
Le point se trouve au-dessus de la droite.
9.Tests du khi-deux
Réponse: E = 10,6
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 = 72·24/163 = 10,6
Réponse
E = 10,6
10.Tests du khi-deux
Réponse: χ²crit = 18,48
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 = 9 − 1 − 1 = 7
Table
χ²crit(df = 7, α = 0,01) = 18,475
Réponse
χ²crit = 18,475
Rejetez H₀ si le χ² calculé est supérieur à cette valeur.