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
172,4181,85P = ?

On suppose que les tailles des hommes adultes suivent une loi normale de moyenne 178 cm et d’écart-type 7 cm. Quelle proportion se situe entre 172,4 et 181,85 cm ? Donnez P sous forme décimale.

μ = 178σ = 7x1 = 172,4x2 = 181,85
P =
2.Loi normaleDifficile
μ = 65x = ?75%

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
n = 11, s = 9LU = ?x̄ = 95,5E95%

Un échantillon de 11 éléments a une moyenne de 95,5 et un écart-type s = 9. La population est approximativement normale. Trouvez la borne supérieure de l’intervalle de confiance à 95 % pour la moyenne.

n = 11x̄ = 95,5s = 995%t(10) = 2,228
borne supérieure =
4.Intervalles de confianceDifficile
σ = 38, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 2,599%

L’écart-type de la population est 38. 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 2,5 ?

σ = 38E = 2,599%
n =
5.Tests d'hypothèse et intervalles de confianceMoyen
t −2,0302,03

Un échantillon de 36 étudiants a une note moyenne de 117,8 et un écart-type d'échantillon de 15. Calcule la statistique de test t pour H₀ : μ = 120.

μ₀ = 120x̄ = 117,8s = 15n = 36
t =
6.Tests d'hypothèse et intervalles de confianceDifficile
H₀H₁μ₀x̄cμ₀ + 4α = 0,05βσ = 30, puissance 95%, n = ?

Un test z unilatéral au seuil α = 0,05 doit détecter un décalage de la moyenne de 4 unités avec une puissance de 95 %. L’écart-type vaut 30. Trouvez la taille d’échantillon minimale n.

α = 0,05puissance = 95%δ = 4σ = 30zα = 1,645zβ = 1,645
n =
7.Régression linéaire et corrélationMoyen
xy14935257277298511100xy5106080100

Le tableau donne 6 observations appariées de x = heures de révision et y = note à l’examen. Trouvez le coefficient de détermination r² de la droite des moindres carrés.

n = 6
r² =
8.Régression linéaire et corrélationDifficile
xy1493595597729731176xy510506070ŷ = 70

Le tableau donne 6 observations appariées de x = heures de révision et y = note à l’examen. Utilisez la droite des moindres carrés ŷ = a + b·x. Pour quelle valeur x la droite prédit-elle ŷ = 70 ?

n = 6ŷ = 70
x =
9.Tests du khi-deuxMoyen
sans défautmineurmajeurTotaléquipe de jour34223995équipe de nuit24191659Total584155154

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 nuit, majeur ».

total de la ligne = 59total de la colonne = 55N = 154
E =
10.Tests du khi-deuxDifficile
dfα = 0,05α = 0,0113,8416,63525,9919,21037,81511,34549,48813,277511,07015,086612,59216,812714,06718,475815,50720,090916,91921,6661018,30723,209

Un test d’ajustement du khi-deux compare les effectifs observés dans 7 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 = 0,05.

α = 0,05
χ²crit =

3Solutions

1.Loi normale

Réponse: P = 0,497

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 = (172,4 − 178)/7 = −0,8
z₂ = (181,85 − 178)/7 = 0,55

Aire entre les deux valeurs

P = Φ(0,55) − Φ(−0,8) = 0,7088 − 0,2119 = 0,497

Réponse

P = 0,497
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: borne supérieure = 101,5

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 = 10, t = 2,228

Marge d'erreur

E = 2,228·9/√11 = 6,046

Intervalle

95,5 ± 6,046 → [89,45, 101,5]

Réponse

borne supérieure = 101,5
4.Intervalles de confiance

Réponse: n = 1534

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 = (2,576·38/2,5)² = 1533

Arrondir vers le haut

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

n = 1534

Réponse

n = 1534
5.Tests d'hypothèse et intervalles de confiance

Réponse: t = −0,88

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 = 15/√36 = 15/6 = 2,5

Statistique de test

t = (117,8 − 120)/2,5 = −0,88

Réponse

t = −0,88
t0,025; df = 35 = 2,03

|t| < 2.03, donc H₀ n’est pas rejetée au seuil de 5 % (bilatéral).

6.Tests d'hypothèse et intervalles de confiance

Réponse: n = 609

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 = ((1,645 + 1,645)·30/4)² = 608,9

Arrondir vers le haut

n = 609

Réponse

n = 609
7.Régression linéaire et corrélation

Réponse: r² = 0,9516

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 = 36/6 = 6
ȳ = 430/6 = 71,67

Sommes des carrés et des produits

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 354
Syy = Σ(y − ȳ)² = 1881

Coefficient de détermination

r² = 354²/(70·1881) = 0,9516

Réponse

r² = 0,9516

Environ 95,16 % de la variation de y est expliquée par la droite.

8.Régression linéaire et corrélation

Réponse: x = 7,965

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 = 36/6 = 6
ȳ = 388/6 = 64,67

Sommes des carrés et des produits

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 190

Droite de régression

b = 190/70 = 2,714
a = 64,67 − 2,714·6 = 48,38
ŷ = 48,38 + 2,714·x

Résoudre pour x

x = (70 − 48,38)/2,714 = 7,965

Réponse

x = 7,965
9.Tests du khi-deux

Réponse: E = 21,07

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 = 59·55/154 = 21,07

Réponse

E = 21,07
10.Tests du khi-deux

Réponse: χ²crit = 12,59

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 = 7 − 1 = 6

Table

χ²crit(df = 6, α = 0,05) = 12,592

Réponse

χ²crit = 12,592

Rejetez H₀ si le χ² calculé est supérieur à cette valeur.

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