Statistique 2 : inférence statistique : pack de révision

Formulaires, étapes clés de la méthode pour chaque thème et 10 exercices, avec les corrigés complets à la fin.

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1Formules et méthodes

Loi normale

Score z
z = (x − μ)/σ
En dessous de x
P(X < x) = Φ(z)
Au-dessus de x
P(X > x) = 1 − Φ(z)
Entre deux valeurs
Φ(z2) − Φ(z1)
Centile
x = μ + z·σ

Méthode

  1. Convertissez la valeur en score z : z = (x − μ)/σ.
  2. Lisez Φ(z), l’aire à gauche de z.
  3. Pour l’aire à droite, utilisez 1 − Φ(z) ; pour un intervalle, soustrayez les deux aires à gauche.
  4. Pour un centile, procédez à l’envers : trouvez z pour l’aire, puis x = μ + z·σ.

Intervalles de confiance

σ connu
x̄ ± z·σ/√n
σ inconnu
x̄ ± t·s/√n, df = n − 1
z critique
90%: 1,645, 95%: 1,96, 99%: 2,576
Taille d’échantillon
n = (z·σ/E)², rounded up

Méthode

  1. Choisissez entre z (σ de la population connu) et t (seulement l’écart type s de l’échantillon, avec n − 1 degrés de liberté).
  2. Trouvez la valeur critique pour le niveau de confiance.
  3. Marge d’erreur : E = valeur critique × écart type/√n.
  4. Intervalle : x̄ ± E.

Tests d'hypothèse et intervalles de confiance

Test z pour une moyenne
z = (x̄ − μ0)/(σ/√n)
Test t pour une moyenne
t = (x̄ − μ0)/(s/√n), df = n − 1
Bilatéral à 5%
rejeter H0 si |z| > 1,96
Intervalle de confiance
x̄ ± z·σ/√n

Méthode

  1. Énoncez H₀ et H₁ et déterminez si le test est unilatéral ou bilatéral.
  2. Calculez la statistique de test : (x̄ − μ₀)/(σ/√n), ou avec s et t.
  3. Comparez avec la valeur critique ou trouvez la valeur p.
  4. Rejetez H₀ si la statistique dépasse la valeur critique (p inférieure à α), et énoncez la conclusion en mots.

Régression linéaire et corrélation

Sommes des carrés
Sxx = Σ(x − x̄)² = Σx² − (Σx)²/n, Sxy = Σxy − ΣxΣy/n
Pente
b = Sxy/Sxx
Ordonnée à l’origine
a = ȳ − b·x̄
Corrélation
r = Sxy/√(SxxSyy)
Résidu
e = y − ŷ

Tests du khi-deux

Statistique de test
χ² = Σ(O − E)²/E
Ajustement
E = n·p, df = k − 1 − (estimated parameters)
Indépendance
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
400 g403,8 gT = X₁ + … + X₁₀?

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
35455565758595pointshaut 10%

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
μ₁ − μ₂0LU = ?x̄₁ − x̄₂E90%

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.

n₁ = 100x̄₁ = 148 hσ₁ = 6 hn₂ = 80x̄₂ = 134 hσ₂ = 5 h90%
borne supérieure = h
4.Intervalles de confianceDifficile
p ≈ 0,15, n = ?p̂ − Ep̂ + Ep̂E = 0,0290%

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
−2,1312,131t = ?df = 15

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
H₀H₁μ₀x̄cμ₀ + 4α = 0,01βσ = 23, puissance 80%, n = ?

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.

α = 0,01puissance = 80%δ = 4σ = 23zα = 2,326zβ = 0,842
n =
7.Régression linéaire et corrélationMoyen
xy150253360463569671xy246506070

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
xy2641461782210291231xy510102030x = 11

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
sans défautmineurmajeurTotaléquipe de jour20354095équipe de nuit384245125Total587785220

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.

Degrés de liberté

df = 5 − 1 − 1 = 3

Réponse

df = 3

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