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
Les masses de boulons sont indépendantes et normales, de moyenne 40 g et d’écart-type 1,2 g. Trouvez la probabilité P que la masse totale de 10 d’entre eux soit inférieure à 403,8 g. Arrondissez z à deux décimales.
μ = 40 gσ = 1,2 gn = 10< 403.8 g
P =
2.Loi normaleDifficile
Les les notes d’un examen suivent une loi normale de moyenne 65 points et d’écart type 10 points. Faites glisser le seuil pour que les 10 % les plus élevés (zone colorée) soient à sa droite. Trouvez le seuil x.
μ = 65 pointsσ = 10 points10%
x = points
3.Intervalles de confianceMoyen
On compare l’autonomie de la batterie de deux modèles de téléphone. Modèle 1 : 100 téléphones, moyenne 148 h, écart-type connu 6 h. Modèle 2 : 80 téléphones, moyenne 134 h, écart-type connu 5 h. Trouvez la borne supérieure de l’intervalle de confiance à 90 % pour μ₁ − μ₂.
Une étude pilote suggère qu’environ 0,15 des produits sont défectueux. Combien de produits n faut-il contrôler pour qu’un intervalle de confiance à 90 % pour la proportion ait une marge d’erreur d’au plus 0,02 ?
p ≈ 0,15E = 0,0290%
n =
5.Tests d'hypothèse et intervalles de confianceMoyen
16 employés passent un test de dactylographie avant et après une formation. Pour chaque personne, on relève la différence d = après − avant (mots par minute). La différence moyenne vaut −4,35 et l’écart-type des différences 8,7. Trouvez la statistique du test apparié t pour H₀ : μd = 0.
n = 16d̄ = −4,35sd = 8,7
t =
6.Tests d'hypothèse et intervalles de confianceDifficile
Un test z unilatéral au seuil α = 0,01 doit détecter un décalage de la moyenne de 4 unités avec une puissance de 80 %. L’écart-type vaut 23. Trouvez la taille d’échantillon minimale n.
Le tableau donne 6 observations appariées de x = heures de révision et y = note à l’examen. Trouvez le coefficient de corrélation de Pearson r.
n = 6
r =
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. On fait une nouvelle observation (11, 32). Trouvez son résidu e = y − ŷ.
n = 6(11, 32)
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, sans défaut ».
total de la ligne = 95total de la colonne = 58N = 220
E =
10.Tests du khi-deuxDifficile
Un test d’ajustement du khi-deux vérifie si les effectifs de 5 catégories suivent une loi de Poisson dont la moyenne est estimée à partir des mêmes données. Combien de degrés de liberté df le test a-t-il ?
k = 5
df =
3Solutions
1.Loi normale
Réponse: P = 0,8413
Sommes et différences de variables normales : si X et Y sont indépendantes et normales, X + Y et X − Y sont aussi normales. Les moyennes s’additionnent ou se soustraient : E(X ± Y) = μX ± μY. Les variances s’additionnent toujours, même pour une différence : Var(X ± Y) = σX² + σY², donc σ = √(σX² + σY²). Les écarts-types ne s’additionnent jamais directement. Le total de n éléments indépendants de même loi a pour moyenne n·μ et pour écart-type σ·√n. Centrez et réduisez ensuite comme d’habitude : z = (x − moyenne)/σ et lisez Φ(z).
Loi du total
μT = 400 g, σT = 1,2·√10 = 3,795 g
Centrer-réduire
z = (403,8 − 400)/3,795 = 1
Probabilités
P = Φ(1) = 0,8413
Réponse
P = 0,8413
2.Loi normale
Réponse: x = 77,8 points
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) = 0,9
z d’après la table
z ≈ 1,28
Retour aux unités d’origine
x = 65 + 1,28·10 = 77,8 points
Réponse
x = 77,8 points
3.Intervalles de confiance
Réponse: borne supérieure = 15,35 h
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.
Estimation ponctuelle
x̄₁ − x̄₂ = 148 − 134 = 14
Erreur type
SE = √(6²/100 + 5²/80) = 0,8201
Marge d'erreur
E = 1,645·0,8201 = 1,349
Intervalle
14 ± 1,349 → [12,65, 15,35]
Réponse
borne supérieure = 15,35 h
L’intervalle ne contient pas 0, donc les moyennes diffèrent significativement.
4.Intervalles de confiance
Réponse: n = 863
Confidence interval for a proportion: p̂ ± z·√(p̂(1 − p̂)/n), where p̂ = x/n. To reach a margin E you need n ≥ z²·p(1 − p)/E², rounded up; without a prior estimate use p = 0,5, which gives the largest n.
Résoudre pour n
n = 1,645²·0,15·0,85/0,02² = 862,5
Arrondir vers le haut
n = 863
Réponse
n = 863
5.Tests d'hypothèse et intervalles de confiance
Réponse: t = −2
Testing a mean: the test statistic measures how many standard errors the sample mean lies from the value claimed in H₀: z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n) when σ is known, t = (x̄ − μ₀)/(s/√n) when it is estimated from the sample. A confidence interval is x̄ ± (critical value)·(standard error).
Erreur type de la différence moyenne
SE = 8,7/√16 = 2,175
Statistique de test
t = −4,35/2,175 = −2
Réponse
t = −2
Avec df = 15, la valeur critique bilatérale à 5 % vaut 2,131 ; |t| est plus petit, donc H₀ n’est pas rejetée.
6.Tests d'hypothèse et intervalles de confiance
Réponse: n = 332
Taille d’échantillon pour un test : pour détecter un vrai décalage δ avec une puissance 1 − β dans un test z unilatéral au seuil α, l’erreur type doit vérifier δ = (z_α + z_β)·σ/√n, donc n = ((z_α + z_β)·σ/δ)², arrondi à l’entier supérieur.
Résoudre pour n
n = ((2,326 + 0,842)·23/4)² = 331,8
Arrondir vers le haut
n = 332
Réponse
n = 332
7.Régression linéaire et corrélation
Réponse: r = 0,991
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 = 21/6 = 3,5
ȳ = 366/6 = 61
Sommes des carrés et des produits
Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 78
Syy = Σ(y − ȳ)² = 354
Coefficient de corrélation
r = 78/√(17,5·354) = 0,991
Réponse
r = 0,991
8.Régression linéaire et corrélation
Réponse: e = 2,167
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 = 119/6 = 19,83
Sommes des carrés et des produits
Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 175
Droite de régression
b = 175/70 = 2,5
a = 19,83 − 2,5·7 = 2,333
ŷ = 2,333 + 2,5·x
Valeur prédite
ŷ = 2,333 + 2,5·11 = 29,83
Résidu
e = 32 − 29,83 = 2,167
Réponse
e = 2,167
Le point se trouve au-dessus de la droite.
9.Tests du khi-deux
Réponse: E = 25,05
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 = 95·58/220 = 25,05
Réponse
E = 25,05
10.Tests du khi-deux
Réponse: df = 3
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.