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
−3−2−10123zaire colorée entre −z et z = 0,5763

Faites glisser z pour que l’aire colorée entre −z et z sous la courbe normale centrée réduite soit 0,5763. Trouvez z avec deux décimales.

A = 0,5763
z =
2.Loi normaleDifficile
μ = 250x = ?97,5%

On suppose que les masses des sachets suivent une loi normale de moyenne 250 g et d’écart-type 5 g. Trouvez la valeur x en dessous de laquelle se situent 97,5 % des valeurs (le 97,5e centile).

μ = 250σ = 5P = 97,5%
x = g
3.Intervalles de confianceMoyen
n = 16, s = 18,5L = ?Ux̄ = 32E95%

Un échantillon de 16 éléments a une moyenne de 32 et un écart-type s = 18,5. La population est approximativement normale. Trouvez la borne inférieure de l’intervalle de confiance à 95 % pour la moyenne.

n = 16x̄ = 32s = 18,595%t(15) = 2,131
borne inférieure =
4.Intervalles de confianceDifficile
σ = 16, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 1,590%

L’écart-type de la population est 16. Quelle taille d’échantillon n faut-il pour qu’un intervalle de confiance à 90 % pour la moyenne ait une marge d’erreur d’au plus 1,5 ?

σ = 16E = 1,590%
n =
5.Tests d'hypothèse et intervalles de confianceMoyen
t −2,01102,011

Un échantillon de 49 étudiants a une note moyenne de 51,21 et un écart-type d'échantillon de 5. Calcule la statistique de test t pour H₀ : μ = 50.

μ₀ = 50x̄ = 51,21s = 5n = 49
t =
6.Tests d'hypothèse et intervalles de confianceDifficile
H₀H₁μ₀x̄cμ₀ + 1,5α = 0,01βσ = 10, puissance 90%, n = ?

Un test z unilatéral au seuil α = 0,01 doit détecter un décalage de la moyenne de 1,5 unités avec une puissance de 90 %. L’écart-type vaut 10. Trouvez la taille d’échantillon minimale n.

α = 0,01puissance = 90%δ = 1,5σ = 10zα = 2,326zβ = 1,282
n =
7.Régression linéaire et corrélationMoyen
xy15431848216524742793xy152025406080

Le tableau donne 5 observations appariées de x = température en °C et y = glaces vendues. Trouvez le coefficient de détermination r² de la droite des moindres carrés.

n = 5
r² =
8.Régression linéaire et corrélationDifficile
xy130226325421519615xy24615202530ŷ = 17

Le tableau donne 6 observations appariées de x = âge de la voiture en années et y = prix en k€. Utilisez la droite des moindres carrés ŷ = a + b·x. Pour quelle valeur x la droite prédit-elle ŷ = 17 ?

n = 6ŷ = 17
x =
9.Tests du khi-deuxMoyen
ouinonTotalhommes154560femmes344680Total4991140

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 = 1402 × 2
χ² =
10.Tests du khi-deuxDifficile

Un test d’indépendance du khi-deux est effectué sur un tableau de contingence de 4 lignes et 4 colonnes (sans compter les totaux). Combien de degrés de liberté df le test a-t-il ?

4 × 4
df =

3Solutions

1.Loi normale

Réponse: z = 0,8

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 + 0,5763)/2 = 0,7881

Lire la table de z à l’envers

Trouvez 0,7881 dans la table et lisez z.

z = 0,80

Réponse

z = 0,80
2.Loi normale

Réponse: x = 259,8 g

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) = 0,975 → z = 1,96

Retour à x

x = 250 + 1,96·5 = 259,8 g

Réponse

x = 259,8 g
3.Intervalles de confiance

Réponse: borne inférieure = 22,14

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 = 15, t = 2,131

Marge d'erreur

E = 2,131·18,5/√16 = 9,856

Intervalle

32 ± 9,856 → [22,14, 41,86]

Réponse

borne inférieure = 22,14
4.Intervalles de confiance

Réponse: n = 308

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 = (1,645·16/1,5)² = 307,9

Arrondir vers le haut

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

n = 308

Réponse

n = 308
5.Tests d'hypothèse et intervalles de confiance

Réponse: t = 1,694

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 = 5/√49 = 5/7 = 0,7143

Statistique de test

t = (51,21 − 50)/0,7143 = 1,694

Réponse

t = 1,694
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: n = 579

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 + 1,282)·10/1,5)² = 578,6

Arrondir vers le haut

n = 579

Réponse

n = 579
7.Régression linéaire et corrélation

Réponse: r² = 0,9697

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 = 105/5 = 21
ȳ = 323/5 = 64,6

Sommes des carrés et des produits

Sxx = Σ(x − x̄)² = 90
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 378
Syy = Σ(y − ȳ)² = 1637

Coefficient de détermination

r² = 378²/(90·1637) = 0,9697

Réponse

r² = 0,9697

Environ 96,97 % de la variation de y est expliquée par la droite.

8.Régression linéaire et corrélation

Réponse: x = 5,483

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 = 136/6 = 22,67

Sommes des carrés et des produits

Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −50

Droite de régression

b = −50/17,5 = −2,857
a = 22,67 − (−2,857)·3,5 = 32,67
ŷ = 32,67 − 2,857·x

Résoudre pour x

x = (17 − 32,67)/(−2,857) = 5,483

Réponse

x = 5,483
9.Tests du khi-deux

Réponse: χ² = 4,615

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: 60·49/140 = 21, 60·91/140 = 39
femmes: 80·49/140 = 28, 80·91/140 = 52

Statistique du khi-deux

χ² = (15 − 21)²/21 + (45 − 39)²/39 + (34 − 28)²/28 + (46 − 52)²/52
χ² = 4,615

Réponse

χ² = 4,615

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

10.Tests du khi-deux

Réponse: df = 9

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 = (4 − 1)·(4 − 1) = 9

Réponse

df = 9

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