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
2036,8P = ?

On suppose que les délais de livraison suivent une loi normale de moyenne 32 min et d’écart-type 6 min. Quelle proportion se situe entre 20 et 36,8 min ? Donnez P sous forme décimale.

μ = 32σ = 6x1 = 20x2 = 36,8
P =
2.Loi normaleDifficile
μ = 65x = ?25%

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 25 % des valeurs (le 25e centile).

μ = 65σ = 10P = 25%
x = points
3.Intervalles de confianceMoyen
n = 8, s = 6,5LUx̄ = 120E = ?99%

Un échantillon de 8 éléments a une moyenne de 120 et un écart-type s = 6,5. La population est approximativement normale. Trouvez la marge d’erreur E d’un intervalle de confiance à 99 % pour la moyenne.

n = 8x̄ = 120s = 6,599%t(7) = 3,499
E =
4.Intervalles de confianceDifficile
σ = 22, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 595%

L’écart-type de la population est 22. Quelle taille d’échantillon n faut-il pour qu’un intervalle de confiance à 95 % pour la moyenne ait une marge d’erreur d’au plus 5 ?

σ = 22E = 595%
n =
5.Tests d'hypothèse et intervalles de confianceMoyen
t −2,01102,011

Un échantillon de 49 étudiants a une note moyenne de 102,7 et un écart-type d'échantillon de 8. Calcule la statistique de test t pour H₀ : μ = 100.

μ₀ = 100x̄ = 102,7s = 8n = 49
t =
6.Tests d'hypothèse et intervalles de confianceDifficile
σ = 20, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 1,595%

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 1,5 ? L'écart-type est 20. Trouve la plus petite taille d'échantillon n.

σ = 20E = 1,595%
n =
7.Régression linéaire et corrélationMoyen
xy128225323421522xy2425

Le tableau donne 5 observations appariées de x = âge de la voiture en années et y = prix en k€. Trouvez le coefficient de détermination r² de la droite des moindres carrés.

n = 5
r² =
8.Régression linéaire et corrélationDifficile
xy147017772097231062613029143xy15202530100150x = 24,5

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 = 24,5.

n = 6x = 24,5
ŷ =
9.Tests du khi-deuxMoyen
ouinonTotalhommes394180femmes255580Total6496160

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 × 2
χ² =
10.Tests du khi-deuxDifficile

Un test d’indépendance du khi-deux est effectué sur un tableau de contingence de 2 lignes et 2 colonnes (sans compter les totaux). Combien de degrés de liberté df le test a-t-il ?

2 × 2
df =

3Solutions

1.Loi normale

Réponse: P = 0,7654

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.

Scores z

z₁ = (20 − 32)/6 = −2
z₂ = (36,8 − 32)/6 = 0,8

Aire entre les deux valeurs

P = Φ(0,8) − Φ(−2) = 0,7881 − 0,02275 = 0,7654

Réponse

P = 0,7654
2.Loi normale

Réponse: x = 58,26 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) = 0,25 → z = −0,6745

Retour à x

x = 65 + −0,6745·10 = 58,26 points

Réponse

x = 58,26 points
3.Intervalles de confiance

Réponse: E = 8,041

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 = 3,499

Marge d'erreur

E = 3,499·6,5/√8 = 8,041

Réponse

E = 8,041
4.Intervalles de confiance

Réponse: n = 75

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 = (1,96·22/5)² = 74,37

Arrondir vers le haut

Une taille d’échantillon est un nombre entier, et arrondir vers le bas rendrait la marge trop grande.

n = 75

Réponse

n = 75
5.Tests d'hypothèse et intervalles de confiance

Réponse: t = 2,363

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/√49 = 8/7 = 1,143

Statistique de test

t = (102,7 − 100)/1,143 = 2,363

Réponse

t = 2,363
t0,025; df = 48 = 2,011

|t| > 2,011, donc H₀ est rejetée au seuil de 5 % (bilatéral).

6.Tests d'hypothèse et intervalles de confiance

Réponse: n = 683

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 = (1,96·20/1,5)² = 683

Arrondir vers le haut

n = 683

Réponse

n = 683
7.Régression linéaire et corrélation

Réponse: r² = 0,8312

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 = 15/5 = 3
ȳ = 119/5 = 23,8

Sommes des carrés et des produits

Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −16
Syy = Σ(y − ȳ)² = 30,8

Coefficient de détermination

r² = −16²/(10·30,8) = 0,8312

Réponse

r² = 0,8312

Environ 83,12 % de la variation de y est expliquée par la droite.

8.Régression linéaire et corrélation

Réponse: ŷ = 119,1

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 = 129/6 = 21,5
ȳ = 623/6 = 103,8

Sommes des carrés et des produits

Sxx = Σ(x − x̄)² = 157,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 799,5

Droite de régression

b = 799,5/157,5 = 5,076
a = 103,8 − 5,076·21,5 = −5,305
ŷ = −5,305 + 5,076·x

Prédiction

ŷ = −5,305 + 5,076·24,5 = 119,1

Réponse

ŷ = 119,1
9.Tests du khi-deux

Réponse: χ² = 5,104

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.

Effectifs attendus

hommes: 80·64/160 = 32, 80·96/160 = 48
femmes: 80·64/160 = 32, 80·96/160 = 48

Statistique du khi-deux

χ² = (39 − 32)²/32 + (41 − 48)²/48 + (25 − 32)²/32 + (55 − 48)²/48
χ² = 5,104

Réponse

χ² = 5,104

df = 1. Pour α = 0,05, la valeur critique vaut 3,841 ; H₀ (indépendance) est donc rejetée.

10.Tests du khi-deux

Réponse: df = 1

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)·(2 − 1) = 1

Réponse

df = 1

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