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 0,5035. Trouvez z avec deux décimales.
A = 0,5035
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 25 % les plus bas (zone colorée) soient à sa gauche. Trouvez le seuil x.
μ = 178 cmσ = 7 cm25%
x = cm
3.Intervalles de confianceMoyen
Un échantillon de 9 éléments a une moyenne de 60 et un écart-type s = 4. La population est approximativement normale. Trouvez la marge d’erreur E d’un intervalle de confiance à 99 % pour la moyenne.
n = 9x̄ = 60s = 499%t(8) = 3,355
E =
4.Intervalles de confianceDifficile
Les diamètres de 25 arbres usinés ont un écart-type d’échantillon de 6,5 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 = 24, 2,5 % de la loi du χ² se trouve en dessous de 12,401 et 2,5 % au-dessus de 39,364.
n = 25s = 6,5 µmχ² = 12,401, 39,364
σ = µm
5.Tests d'hypothèse et intervalles de confianceMoyen
Un échantillon de 81 étudiants a une note moyenne de 121,6 et un écart-type d'échantillon de 12. Calcule la statistique de test t pour H₀ : μ = 120.
μ₀ = 120x̄ = 121,6s = 12n = 81
t =
6.Tests d'hypothèse et intervalles de confianceDifficile
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 1 ? L'écart-type est 12. Trouve la plus petite taille d'échantillon n.
σ = 12E = 195%
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 6 observations appariées de x = température en °C et y = glaces vendues. Utilisez la droite des moindres carrés ŷ = a + b·x. Prédisez ŷ pour x = 22.
n = 6x = 22
ŷ =
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 = 1202 × 2
χ² =
10.Tests du khi-deuxDifficile
Un test d’ajustement du khi-deux vérifie si les effectifs de 8 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 = 0,68
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 + 0,5035)/2 = 0,7517
Lire la table de z à l’envers
Trouvez 0,7517 dans la table et lisez z.
z = 0,68
Réponse
z = 0,68
2.Loi normale
Réponse: x = 173,3 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) = 0,25
z d’après la table
z ≈ −0,67
Retour aux unités d’origine
x = 178 − 0,67·7 = 173,3 cm
Réponse
x = 173,3 cm
3.Intervalles de confiance
Réponse: E = 4,473
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 = 3,355
Marge d'erreur
E = 3,355·4/√9 = 4,473
Réponse
E = 4,473
4.Intervalles de confiance
Réponse: σ = 5,075 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 = 24·6,5² = 1014
Bornes pour σ²
1014/39,364 = 25,76
1014/12,401 = 81,77
Borne pour σ
σ = √25,76 = 5,075 µm
Réponse
σ = 5,075 µm
Intervalle à 95 % pour σ : [5,075, 9,043] µm.
5.Tests d'hypothèse et intervalles de confiance
Réponse: t = 1,2
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 = 12/√81 = 12/9 = 1,333
Statistique de test
t = (121,6 − 120)/1,333 = 1,2
Réponse
t = 1,2
t0,025; df = 80 = 1,99
|t| < 1.99, donc H₀ n’est pas rejetée au seuil de 5 % (bilatéral).
6.Tests d'hypothèse et intervalles de confiance
Réponse: n = 554
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 = (1,96·12/1)² = 553,2
Arrondir vers le haut
n = 554
Réponse
n = 554
7.Régression linéaire et corrélation
Réponse: r = 0,9831
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 = 1476 − 27·301/6 = 121,5
Sxx = 139 − 27²/6 = 17,5
Syy = 15973 − 301²/6 = 872,8
Coefficient de corrélation
r = 121,5/√(17,5·872,8) = 0,9831
Réponse
r = 0,9831
8.Régression linéaire et corrélation
Réponse: ŷ = 64,6
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 = 120/6 = 20
ȳ = 349/6 = 58,17
Sommes des carrés et des produits
Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 225
Droite de régression
b = 225/70 = 3,214
a = 58,17 − 3,214·20 = −6,119
ŷ = −6,119 + 3,214·x
Prédiction
ŷ = −6,119 + 3,214·22 = 64,6
Réponse
ŷ = 64,6
9.Tests du khi-deux
Réponse: χ² = 0,1333
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 = 1. Pour α = 0,05, la valeur critique vaut 3,841 ; H₀ (indépendance) est donc non rejetée.
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 = 8 − 1 − 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.