Loi normale — définition ?
Distribution continue en forme de cloche, caractérisée par μ et σ.
Loi du Chi-deux — rôle ?
Intervient dans l’estimation des variances et tests statistiques.
Loi de Student — utilisation ?
Pour petits échantillons, en estimation et comparaison.
Paramètres de la loi normale ?
μ (moyenne) et σ (écart-type).
Distribution d'échantillonnage — but ?
Décrire la variabilité des statistiques d’échantillons.
Intervalle de confiance — objectif ?
Fournir une plage plausible pour un paramètre inconnu.
Hypothèse nulle — rôle ?
Proposition à tester, souvent « pas d'effet ».
Test du χ2 — vérifie quoi ?
Conformité à une distribution ou indépendance entre variables.
Distribution d'échantillonnage — exemple ?
Moyenne d’échantillons, variance, proportion.
Erreur de type I — définition ?
Rejeter H0 alors qu’elle est vraie.
Erreur de type II — définition ?
Ne pas rejeter H0 alors qu’elle est fausse.
Valeur p — signification ?
Probabilité d’observer une statistique aussi extrême si H0 est vraie.
Test d’homogénéité — objectif ?
Comparer plusieurs échantillons pour leur similarité.
Test d’indépendance — but ?
Vérifier si deux variables sont associées.
Tableau de contingence — rôle ?
Organiser les effectifs pour tests du χ2.
Convergence loi de Student ?
Vers la loi normale avec n croissant.
Teste tes connaissances avec un QCM de 8 questions sur Introduction aux lois de probabilités et tests statistiques.
1. Comment appliquer la loi de Student dans une situation réelle ?
2. Quelle est la cause principale d'une estimation précise et fiable à partir d’un échantillon ?
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