2 Tests paramétriques usuels à partir d’un échantillon 3 Notion de puissance de test 4 Tests de comparaison 4 Tests de comparaison d’échantillons Jusqu’à présent, nous avons considéré la différence entre les propriétés d’un échantillon pour
Tests sur les tableaux de contingence (Khi², ) Test de tendance de Cochran-Armitage Test de Mantel Tests paramétriques Tests t et z pour un échantillon Bibliographie Tests t et z pour deux échantillons Bibliographie Tests de comparaison de moyennes pour k échantillons Test de la variance pour un échantillon
Chapitre 8 – Choisir parmi les méthodes quantitatives explicatives niveau ordinal afin de permettre la mise en œuvre d’un test U de Mann-Whitney La signification associée
Partie I Théorie des tests, tests de conformité et d'adéquation (a) Théorie des tests et estimation de la position sur un échantillon unique ‡ principes généraux, étapes de construction, tests paramétriques (T-test et Z-test) pour une moyenne et une proportion sur un échantillon unique ƒ Lecture obligatoire : (Agresti, 2017
Tests non-param´etriques de comparaison de distribution On tabule avec B = 1000 la statistique pour une loi N (0,1) sur un ´echantillon de n = 500 observations
Tests paramétriques pour variables quantitatives Comparaison d’une moyenne oservée à une valeur de référence Test de Student (pour n 30) On considère une population, sur laquelle est défini un caractère numérique distribué selon une loi normale N ( )
Fiche 59 Le test t de Student pour échantillons indépendants et la correction de Welch 174 Fiche 60 Le test t de Student pour échantillons appariés 178 Fiche 61 L’analyse de variance à un facteur pour échantillons indépendants et le test de Tukey 180 Fiche 62 Les tests de comparaisons multiples 184
Paris et de l’École Spéciale des Travaux Publics, pour nous avoir incités à élaborer cet ouvrage et pour nous avoir fourni de nombreux conseils de rédaction En particulier, nous tenons à remercier, Alain MARRET et Michel LUCIEN, pour leur apport lors de l’élaboration du contenu de cet ouvrage
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Chapitre 6 Chap 6 Tests statistiques paramétriques usuels
4 Tests de comparaison 2 Tests paramétriques usuels à partir d’un échantillon 2 1) Comparaison d’une moyenne à une moyenne théorique donnée On considère une variable aléatoire X ~ N(µ,σ) avec µ inconnue Note: si X n’est pas Gaussienne mais que l’échantillon est suff grand (n> 30);
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Tests paramétriques = 1% 5% 10% - mathuniv-toulousefr
Tests paramétriques et le tout est donc plus petit que en prenant t = x 2n; =(2n 0), où x 2n; vérifie P(Z x 2n; ) = (on trouve la valeur dans une table) On a fait ce qu’on appelle un test de niveau de l’hypothèse 0 contre (l’alternative) > 0 Pour ce test on rejette l’hypothèse si la statistique de test X
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Cours 5: Inférences: Estimation, Echantillonnage et Tests
Tests Idée générale pour la résolution de ces 3 problématiques 2 Distribution d’échantillonnage de certaines statistiques La moyenne empirique X n La variance empirique S2 n Cas général Cas des échantillons Gaussiens Clément Rau Cours 5: Inférences: Estimation, Echantillonnage et TestsTaille du fichier : 2MB
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Tests non-paramétriques de comparaison de distribution
n-´echantillon Gaussien (X 1, ,X n) `a partir des moments d’ordre 3 et 4 Moment th´eorique d’ordre k est donn´e par : m k = E(Xk) E(X2)k/2 Hypoth`eses I H0: (x 1, ,x n) provient d’une loi normale N I H1: (x 1, ,x n) ne provient pas de cette loi normale N
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LES TESTS D’HYPOTHÈSE - Université Paris-Saclay
Nous allons dans tous les tests travailler de la même façon, en procédant en quatre étapes 1ère étape : formulation des hypothèses L’échantillon dont nous disposons provient d’une population de moyenne m Nous voulons savoir si m = m0 On va donc tester l’hypothèse H0 contre l’hypothèse H1: H Taille du fichier : 1MB
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estsT nonparamétriques
Autres situations et autres tests Un mini TP Introduction Modèle nonparamétrique Les rangs Les tests nonparamétriques Rappel sur les modèles paramétriques Un modèle très (trop) souvent retenu pour des données continues est lemodèle gaussien, modèle qui peut s'écrire : ˆ Taille du fichier : 1MB
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Tests non paramétriques Feuille d’exercices L3 EURIA
Tests non paramétriques Feuille d’exercices L3 EURIA 30 mars 2018 Exercice 1 En utilisant R, simuler un échantillon x de taille 1000 d’une loi N(0;1) 1 Tracer sur un même graphique la fonction de répartition empirique de l’échantillon simulé (on pourra utiliser la fonction ecdf) et la fonction de répartition de la loi N(0;1) 2
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31 Facteurs de risque et pathologie cardiovasculaire
Les tests statistiques utilisés sont des tests paramétriques ou non paramétriques en fonction du caractères gaussien ou non des variables Pour chaque test le seuil de significativité (risque alpha) a été fixé à 5 Les principaux tests utilisés sont le test de X²,
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Exercices et problèmes de statistique et probabilités
tests paramétriques dans le cas d’hypothèses simples et à l’étude de deux types de tests non paramétriques, les tests d’ajustement et les tests d’indépendance Les différents chapitres proposent toujours la même organisation : les énoncés, puis une rubriqueTaille du fichier : 476KB
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3 – Statistique non paramétrique
La fiche contient le matériel nécessaire pour une séance de travaux dirigés sur R consacrée à la statistique non paramétrique Les tests classiques directement accessibles sont illustrés par les exemples de P Dagnélie (1975 - Théories et méthodes statistiques : Analyse statistique à plusieurs variables, Tome 2 Les presses agronomiques de Gembloux, Gembloux 1-362) Taille du fichier : 204KB