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 sous la courbe normale centrée réduite, à droite de z, soit 0,0436. Trouvez z avec deux décimales.
A = 0,0436
z =
2.Loi normaleDifficile
Les les durées de vie des piles suivent une loi normale de moyenne 500 h et d’écart type 40 h. Faites glisser le seuil pour que les 60 % les plus bas (zone colorée) soient à sa gauche. Trouvez le seuil x.
μ = 500 hσ = 40 h60%
x = h
3.Intervalles de confianceMoyen
Un intervalle de confiance à 99 % pour une moyenne, fondé sur 36 observations et un σ connu, a une marge d’erreur de 2,8. Quelle est la marge d’erreur E₂ d’un intervalle à 90 % obtenu avec les mêmes données ?
99%n₁ = 36E₁ = 2,890%
E₂ =
4.Intervalles de confianceDifficile
L’écart-type de la population est 36. Quelle taille d’échantillon n faut-il pour qu’un intervalle de confiance à 90 % pour la moyenne ait une marge d’erreur d’au plus 1 ?
σ = 36E = 190%
n =
5.Tests d'hypothèse et intervalles de confianceMoyen
Un échantillon de 64 étudiants a une note moyenne de 97,4 et un écart-type d'échantillon de 8. Calcule la statistique de test t pour H₀ : μ = 100.
μ₀ = 100x̄ = 97,4s = 8n = 64
t =
6.Tests d'hypothèse et intervalles de confianceDifficile
Un échantillon de 25 mesures a une moyenne de 95,2. L'écart-type de la population est 20. Trouve la borne supérieure U de l'intervalle de confiance à 90 % pour la moyenne.
x̄ = 95,2σ = 20n = 2590%
U =
7.Régression linéaire et corrélationMoyen
Le tableau donne 6 observations appariées de x = âge de la voiture en années et y = prix en k€. Leurs sommes sont données. Trouvez le coefficient de corrélation de Pearson r à partir de ces sommes.
n = 6Σx = 21Σy = 147Σx² = 91Σy² = 3681Σxy = 479
r =
8.Régression linéaire et corrélationDifficile
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 (6, 64). Trouvez son résidu e = y − ŷ.
n = 5(6, 64)
e =
9.Tests du khi-deuxMoyen
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 × 3
χ² =
10.Tests du khi-deuxDifficile
Un test d’indépendance du khi-deux est effectué sur un tableau de contingence de 2 lignes et 6 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 = 1,71
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 − 0,0436 = 0,9564
Lire la table de z à l’envers
Trouvez 0,9564 dans la table et lisez z.
z = 1,71
Réponse
z = 1,71
2.Loi normale
Réponse: x = 510 h
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 = 500 + 0,25·40 = 510 h
Réponse
x = 510 h
3.Intervalles de confiance
Réponse: E₂ = 1,788
Confidence interval for a mean: x̄ ± margin of error. With a known population σ the margin is z·σ/√n; with only the sample standard deviation s, use t with n − 1 degrees of freedom: t·s/√n. Critical values: z = 1,645 (90%), 1,96 (95%), 2,576 (99%). To get a margin E or smaller, you need n ≥ (z·σ/E)², rounded up.
Rapport des marges
E₂/E₁ = (1,645/2,576)·√(36/36) = 0,6386
Nouvelle marge
E₂ = 2,8·0,6386 = 1,788
Réponse
E₂ = 1,788
4.Intervalles de confiance
Réponse: n = 3508
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 = (1,645·36/1)² = 3507
Arrondir vers le haut
Une taille d’échantillon est un nombre entier, et arrondir vers le bas rendrait la marge trop grande.
n = 3508
Réponse
n = 3508
5.Tests d'hypothèse et intervalles de confiance
Réponse: t = −2,6
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 = 8/√64 = 8/8 = 1
Statistique de test
t = (97,4 − 100)/1 = −2,6
Réponse
t = −2,6
t0,025; df = 63 = 1,998
|t| > 1,998, donc H₀ est rejetée au seuil de 5 % (bilatéral).
6.Tests d'hypothèse et intervalles de confiance
Réponse: U = 101,8
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 = 1,645·20/√25 = 6,58
Borne de l'intervalle
U = 95,2 + 6,58 = 101,8
Réponse
U = 101,8
7.Régression linéaire et corrélation
Réponse: r = −0,9518
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 = 479 − 21·147/6 = −35,5
Sxx = 91 − 21²/6 = 17,5
Syy = 3681 − 147²/6 = 79,5
Coefficient de corrélation
r = −35,5/√(17,5·79,5) = −0,9518
Réponse
r = −0,9518
8.Régression linéaire et corrélation
Réponse: e = −5,1
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 = 320/5 = 64
Sommes des carrés et des produits
Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 204
Droite de régression
b = 204/40 = 5,1
a = 64 − 5,1·5 = 38,5
ŷ = 38,5 + 5,1·x
Valeur prédite
ŷ = 38,5 + 5,1·6 = 69,1
Résidu
e = 64 − 69,1 = −5,1
Réponse
e = −5,1
Le point se trouve en dessous de la droite.
9.Tests du khi-deux
Réponse: χ² = 0,6222
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.
df = 2. Pour α = 0,05, la valeur critique vaut 5,991 ; H₀ (indépendance) est donc non rejetée.
10.Tests du khi-deux
Réponse: χ²crit = 15,09
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)·(6 − 1) = 5
Table
χ²crit(df = 5, α = 0,01) = 15,086
Réponse
χ²crit = 15,086
Rejetez H₀ si le χ² calculé est supérieur à cette valeur.