Biostats: Variables aleatoires, lois de probabilité, estimation Bac +1 Mathématiques

Annales de Biostatistique - sorbonne-universitefr

A La probabilité de n’avoir aucune poche non-conforme parmi les n est 1-p B La probabilité de n’avoir aucune poche non-conforme parmi les n est pn C La probabilité de n’avoir aucune poche non-conforme parmi les n est (1 - p)n D En faisant l’approximation par la loi de Poisson, la probabilité de n’avoir aucune poche non-

PACES - UE4 2013 - 2014

47 5 3 1 2 Estimation de la sensibilité et de la spécificité 48 5 3 1 3 Estimation des valeurs prédictives 49 5 3 2 Deux échantillons représentatifs 51 Chapitre 6 : Variables aléatoires 51 6 1 Définition d’une variable aléatoire 52 6 2 Variables aléatoires finies 52 6 2 1 Représentation d’une loi de probabilité finie

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Table de Student, pour k = n–1 degrés de libertés (dl) ou Excel FR =LOI STUDENT INVERSE(probabilité;k) Excel NL =T INV(probabilité;k) Excel EN =TINV(probabilité;k) avec probabilité = P(t≤tthéorique) et k = degrés de libertés = n-1 B: comparaison de variances issues d'échantillons indépendants Pour deux variances : Fobs= Smax 2 Smin 2

UE 4 : Évaluation des méthodes danalyse appliquées aux

A La loi de Poisson est une loi qui caractérise les phénomènes fréquents B La loi normale est une loi dissymétrique C outesT les lois normales de moyenne met d'écart-type ˙peuvent se ramener à la loi normale centrée réduite D La loi de Galton Mc Allister peut être mise en évidence au moyen d'un tracé sur papier

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