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 0,9051. Trouvez z avec deux décimales.
A = 0,9051
z =
2.Loi normaleDifficile
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 75 % des valeurs (le 75e centile).
μ = 65σ = 10P = 75%
x = points
3.Intervalles de confianceMoyen
Un échantillon de 8 éléments a une moyenne de 26 et un écart-type s = 12. La population est approximativement normale. Trouvez la marge d’erreur E d’un intervalle de confiance à 90 % pour la moyenne.
n = 8x̄ = 26s = 1290%t(7) = 1,895
E =
4.Intervalles de confianceDifficile
L’écart-type de la population est 11. 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 2 ?
σ = 11E = 299%
n =
5.Tests d'hypothèse et intervalles de confianceMoyen
Un échantillon de 49 étudiants a une note moyenne de 99,2 et un écart-type d'échantillon de 4. Calcule la statistique de test t pour H₀ : μ = 100.
μ₀ = 100x̄ = 99,2s = 4n = 49
t =
6.Tests d'hypothèse et intervalles de confianceDifficile
Un échantillon de 36 mesures a une moyenne de 75,6. L'écart-type de la population est 12. Trouve la borne supérieure U de l'intervalle de confiance à 99 % pour la moyenne.
x̄ = 75,6σ = 12n = 3699%
U =
7.Régression linéaire et corrélationMoyen
Le tableau donne 6 observations appariées de x = charge en kN et y = allongement en mm. Trouvez le coefficient de détermination r² de la droite des moindres carrés.
n = 6
r² =
8.Régression linéaire et corrélationDifficile
Le tableau donne 6 observations appariées de x = charge en kN et y = allongement en mm. Utilisez la droite des moindres carrés ŷ = a + b·x. Prédisez ŷ pour x = 3.
n = 6x = 3
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 = 2002 × 2
χ² =
10.Tests du khi-deuxDifficile
Un test d’ajustement du khi-deux compare les effectifs observés dans 11 catégories à des proportions attendues entièrement spécifiées (aucun paramètre n’est estimé à partir des 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 = 1,67
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 + 0,9051)/2 = 0,9525
Lire la table de z à l’envers
Trouvez 0,9525 dans la table et lisez z.
z = 1,67
Réponse
z = 1,67
2.Loi normale
Réponse: x = 71,75 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) = 0,75 → z = 0,6745
Retour à x
x = 65 + 0,6745·10 = 71,75 points
Réponse
x = 71,75 points
3.Intervalles de confiance
Réponse: E = 8,04
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 = 7, t = 1,895
Marge d'erreur
E = 1,895·12/√8 = 8,04
Réponse
E = 8,04
4.Intervalles de confiance
Réponse: n = 201
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 = (2,576·11/2)² = 200,7
Arrondir vers le haut
Une taille d’échantillon est un nombre entier, et arrondir vers le bas rendrait la marge trop grande.
n = 201
Réponse
n = 201
5.Tests d'hypothèse et intervalles de confiance
Réponse: t = −1,4
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 = 4/√49 = 4/7 = 0,5714
Statistique de test
t = (99,2 − 100)/0,5714 = −1,4
Réponse
t = −1,4
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: U = 80,75
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 = 2,576·12/√36 = 5,152
Borne de l'intervalle
U = 75,6 + 5,152 = 80,75
Réponse
U = 80,75
7.Régression linéaire et corrélation
Réponse: r² = 0,9763
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 = 42/6 = 7
ȳ = 81/6 = 13,5
Sommes des carrés et des produits
Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 129
Syy = Σ(y − ȳ)² = 243,5
Coefficient de détermination
r² = 129²/(70·243,5) = 0,9763
Réponse
r² = 0,9763
Environ 97,63 % de la variation de y est expliquée par la droite.
8.Régression linéaire et corrélation
Réponse: ŷ = 4,162
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 = 42/6 = 7
ȳ = 62/6 = 10,33
Sommes des carrés et des produits
Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 108
Droite de régression
b = 108/70 = 1,543
a = 10,33 − 1,543·7 = −0,4667
ŷ = −0,4667 + 1,543·x
Prédiction
ŷ = −0,4667 + 1,543·3 = 4,162
Réponse
ŷ = 4,162
9.Tests du khi-deux
Réponse: χ² = 12
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 rejetée.
10.Tests du khi-deux
Réponse: χ²crit = 23,21
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 = 11 − 1 = 10
Table
χ²crit(df = 10, α = 0,01) = 23,209
Réponse
χ²crit = 23,209
Rejetez H₀ si le χ² calculé est supérieur à cette valeur.