Annexe 3 : La lecture dune table statistique
L'objectif de ce document est d'indiquer comment lire les valeurs tabulées dans les Lecture de la table - de Fisher a. But de la table. La Table 4 donnes la ...
Tables de valeurs
6 (Table 6) Loi de Fisher I (α = 0 025). 8. 7 (Table 7) Loi de Fisher II (α = 0
A propos des tables de nombres au hasard
Table de FISHER et YATES 1943. Cette table est constituée de 7500 nombres de COMMENT UTILISER UNE TABLE DE NOMBRES AU HASARD ? Selon les auteurs
Table de la loi de Fisher-Snedecor α = 5%
Table de la loi de Fisher-Snedecor α = 5% num den 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 1. 161.4476. 18.5128. 10.1280. 7.7086. 6.6079. 5.9874. 5.5914. 5.3177. 5.1174.
Table de Fisher pour α = 0.05 (5%)
Page 1. Table de Fisher pour α = 0.05 (5%)
Lire ; Compter ; Tester avec R
Le tableau des effectifs attendus est un des tableaux construits quand on fait un χ2 `a la main. En pratique nous n'aurons pas besoin de calculer le tableau
A PROPOS DES TABLES DE NOMBRES AU HASARD
7 janv. 1999 Table de FISHER et YATES 1943. Cette table est constituée de 7500 ... COMMENT UTILISER UNE TABLE DE NOMBRES AU HASARD ? Selon les auteurs ...
Table de la loi de Student
La table qui apparaıt `a la page suivante nous donne certains quantiles de la loi de Student. Voici quelques exemples illustratifs. Exemple 1.
Statistique pour ingénieur
suit la loi de Fisher-Snedecor à (ν1ν2) degrés de liberté. Les tables 5.1 Table no 8.2— Probabilités cumulées de la loi de Poisson P(λ) pour. 10 ⩽ λ ...
Table de lécart-réduit (loi Normale centrée réduite)* Table de t (lois
*(d'après Fisher et Yates Statistical tables for biological
Annexe 3 : La lecture dune table statistique
L'objectif de ce document est d'indiquer comment lire les valeurs tabulées dans les. Tables 1 à 5 du cours. Chacune de ces tables présentes le même type d'
Table de la loi de Fisher-Snedecor ? = 5%
Table de la loi de Fisher-Snedecor ? = 5% num den 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 1. 161.4476. 18.5128. 10.1280. 7.7086. 6.6079. 5.9874. 5.5914. 5.3177.
Loi de Fisher Test de Fisher Exemple Solution ANOVA à un facteur
L'hypothèse nulle est rejetée si la statistique de test est plus grande qu'une valeur critique lue dans une table de Fisher. ?. Pour un test unilatéral
Statistique pour ingénieur
Table no5.1— Fractiles de la loi de Fisher-Snedecor pour P = 095 . lire la borne inférieure p1 sur la courbe du bas
TABLES DE PROBABILIT?S ET STATISTIQUE
Lorsque ?. t1¡??2 est le quantile d'ordre 1 ¡ ??2 de la loi normale N?0
Tables statistiques usuelles.pdf
Statistique. 1e année bachelor. Tables statisiques usuelles. 1. Tables statistiques usuelles. Table 1: Loi Binomiale Table 6: Loi du F de Fisher (suite)
TABLES STATISTIQUES Loi binomiale Loi normale Loi de Student
Pour ? > 30 on peut admettre que la quantité ?2?2 ?. ?. 2? ? 1 suit la loi normale centrée réduite. 3. Page 7. 1 Table des quantiles de la v.a. de Fisher.
Comparaison de deux variances F de Fisher
Comment répondra-t-il `a cette question ? Et quelle sera la réponse ? Réponses. Le tableau d'analyse de variance est donné par : Source ddl.
Cours de Statistiques inférentielles
de cette loi dans une table (en annexe) ou sur un logiciel tableur : suit une loi de Fisher-Snedecor à (?1?2) degrés de liberté
Résumé du Cours de Statistique Descriptive
15 déc. 2010 1.2.1 Effectifs fréquences et tableau statistique . . . . . . . . . 11 ... 2.4.1 Coefficient d'asymétrie de Fisher (skewness) .
UV PSY38X2 - Traitement de donnees - Licence de Psychologie - FGC - 2003/20041 Comparaison de deux variances, F de Fisher
Exercice 1
Deux methodes de dosage de l'azote ont ete repetees, a partir d'un m^eme echantillon, 25 fois avec la methode A, 30 fois avec la methode B. Les resultats sont rassembles dans les tableaux ci-dessous.Methode A x i(en g)n i371 392402
414
427
434
442
462
471
Total25Methode B
x i(en g)n i392 401416
429
438
443
451
Total30
1) Tester l'hypothese : \les valeurs moyennes obtenues par les deux methodes sont egales".
(Autrement dit, les methodes sont-elles exactes?)2) Comparer les variances des echantillons traites avec les deux methodes. (Autrement
dit, les deux methodes ont-elles la m^eme precision?) Reponses : 1) Les parametres de statistiques descriptives sont donnes par :Methode AMethode BMoyenne42.0842.10
Variance4.951.89
Variance corrigee5.161.96
Le test de comparaison des deux moyennes (groupes independants) conduit a :tobs= :04, evidemment non signicatif aux seuils traditionnels. On ne peut donc pas refuser l'hypotheseH0d'egalite des moyennes.2) La statistique de test suit une loi de Fisher addl1= 24etddl2= 29degres de liberte.
On obtient :Fobs= 2:63. Au seuil de 1% unilateral, on aFcrit= 2:49. On conclut donc a une dierence des variances.Exercice 2
Au cours de certaines experiences, on est amene a mesurer letemps de reaction(TR) des sujets. C'est le temps qui s'ecoule entre la presentation d'un stimulus (par exemple, une lampe qui s'allume devant le sujet) et la reaction que ce stimulus doit declencher (par exemple, presser un bouton). Premiere experience.| Le tableau 1 fournit les TR d'une personne qui a reagi 20 fois a l'allumage d'une lampe rouge. On constate que ces 20 TR ne sont pas egaux. Ces variations d'un moment a l'autre sont imprevisibles a partir des informations dont on dispose dans l'experience. Deuxieme experience.| Le sujet voit maintenant s'allumer devant lui une lampe qui peut ^etre rouge, verte ou jaune. il doit reagir si la lampe est rouge, mais ne doit pas reagir dans UV PSY38X2 - Traitement de donnees - Licence de Psychologie - FGC - 2003/20042 les deux autres cas. Le tableau 1 fournit 20 TR mesures dans ces conditions. On observe de nouveau des variations imprevisibles d'un moment a l'autre. Troisieme experience.| Les conditions sont les m^emes que dans la premiere experience (une seule lampe) avec une seule dierence : au lieu d'^etre rouge, la lampe donnant le signal de la reaction est verte. La troisieme ligne du tableau donne les resultats. Les temps sont de nouveau dierents entre eux.Numero d'ordre des 20 presentations1 2 3 4 5 6 7 8 9 101ere experence20 15 18 25 17 32 18 17 19 23
2e experience32 40 33 37 35 29 42 62 50 39
3e experience16 18 19 18 15 18 17 32 23 19
Numero d'ordre des 20
presentations11 12 13 14 15 16 17 18 19 201ere experience19 21 15 22 17 17 21 19 17 23
2e experience45 47 52 37 38 39 40 41 42 39
3e experience23 20 18 25 15 15 17 23 17 19
La dispersion des TR est-elle la m^eme dans chacune des trois conditions experimentales? Pour repondre a cette question, comparer deux a deux les variances des trois series de donnees. Reponses : Les variances des trois series sont donnees par :VarianceVariance corrigee1ere experience14.8915.67
2e experience53.8556.68
3e experience16.2317,08
Pourddl1= 19etddl2= 19et un seuil de 5%, on a :Fcrit= 3:00. Ici,F2;1;obs= 3:61, F2;3;obs= 3:31,F3;1;obs= 1:09. Pour les experiences 1 et 3, l'hypothese nulle (m^eme
variance) peut ^etre retenue. En revanche, l'experience 2 conduit a une variance dierente de celles des deux autres.Exercice 3Dossier \pedago"
Lors d'une experience pedagogique, on s'interesse a l'eet compare de deux pedagogies des mathematiques chez deux groupes de 10 sujets : { pedagogie traditionnelle (p1) { pedagogie moderne (p2) On note la performance a une epreuve de combinatoire. UV PSY38X2 - Traitement de donnees - Licence de Psychologie - FGC - 2003/20043p1traditionnelle
s15.0 s24.0 s31.5 s46.0 s53.0 s63.5 s73.0 s82.5 s91.5 s102.5p2moderne
s114.0 s125.5 s134.5 s146.5 s154.5 s165.5 s171.0 s182.0 s194.5 s204.51) Verier que les parametres des deux echantillons sont donnes par :
p 1p2Moyenne3.2504.250
Ecart-type1.3651.553
Variance1.8632.413
Ecart-type corrige1.4391.637
Variance corrigee2.0692.681
2) Avant d'appliquer un test de comparaison de moyennes, on veut s'assurer que l'on
peut supposer les variances egales dans les populations parentes. Proceder a un test de comparaison de variances permettant de s'en assurer. Reponses : 2) On obtientFobs= 1:30. Or, pourddl1= 9,ddl2= 9et un seuil de 5%, on lit dans la table :Fcrit= 3:18. L'hypotheseH0(egalite des variances) est donc retenue.Exercice 4
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