Test non paramétrique — rôle ?
Comparer une population sans supposer de loi précise.
Test des signes — hypothèse H0 ?
La médiane me = m0.
S+n — définition ?
Nombre d’observations positives par rapport à la référence.
Test bilatéral — but ?
Detecter une différence dans les deux sens.
Approximation normale — condition ?
Taille d’échantillon > 40.
Test des signes — décision ?
Rejeter H0 si S+n hors de l’intervalle critique.
Wilcoxon — statistique W+⋆n ?
Somme des rangs des différences positives.
Wilcoxon — correction en cas d’ex æquo ?
Utiliser les rangs moyens dans W+⋆n.
ANOVA — modèle ?
Comparaison des moyennes de plusieurs groupes.
ANOVA — condition essentielle ?
Normalité des résidus et homogénéité des variances.
F loi — usage en ANOVA ?
Comparer Fobs à la valeur critique pour décider.
Kruskal-Wallis — H0 ?
Les lois des populations sont identiques.
Kruskal-Wallis — correction K* ?
Prise en compte des ex æquo dans le rang.
Régression — plan expérimental 1 ?
Une seule réponse par valeur de X.
Régression — plan expérimental 2 ?
Plusieurs réponses pour chaque X, validation du modèle.
Intervalle confiance — pour a ?
Basé sur l’estimation de a et la loi de Student.
Intervalle de confiance — pour y(x) ?
Basé sur ŷ(x) et son écart-type estimé.
Lois de Fisher et Student — rôle ?
Fisher : test d’égalité de variances; Student : construire intervalles et tester paramètres.
Test de normalité — loi ?
Loi de Shapiro-Francia.
Test de Levene — but ?
Vérifier l’égalité des variances.
Coefficient de corrélation — rôle ?
Mesurer la force et le sens de la liaison linéaire.
Transformation Fisher — but ?
Normaliser le coefficient r pour tests et intervalles.
Fisher z — utilisation ?
Construire l’intervalle de confiance pour ρ.
Degrés de liberté — en loi de Fisher ?
ν1 pour le numérateur, ν2 pour le dénominateur.
Teste tes connaissances avec un QCM de 12 questions sur Statistiques non paramétriques et régression.
1. Quel énoncé décrit le mieux un test non paramétrique sur une population fondé sur les signes ?
2. Dans le test des signes bilatéral, quelle règle de décision est correcte lorsque la statistique normalisée sort de l’intervalle central ?
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