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Un peu de sérieux !!! => Section PASS => P_LAS => Vos Questions à propos des cours => Discussion démarrée par: Wood le 03 septembre 2017 à 11:34:21
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Yo tout le monde ! :great:
C'est ici que vous pouvez poser vos questions d'UE4 !
Petit rappel : essayez de chercher si votre question n'a pas déjà été posée avant de la poster (en utilisant la barre de recherche c'est très rapide)
Bon courage pour votre rentrée demain !
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Je comprends pas pq on trouve 2 et -1, pouvez vous me rexpliquer :bisouus:
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Je comprends pas pq on trouve 2 et -1, pouvez vous me rexpliquer :bisouus:
Salut
il suffit de réaliser la dérivée soit en fonction de x soit en fonction de y, regarde j'ai détaillé la dérivation dans les pièces jointes ... ;)
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bonsoir !
c'est a propos de l'ed n1
on a f(x)=5x3^3+(2/x) -4 et g(x)=(3x^2+2)/x
la 1ere question demande la dérivée de ces deux fonctions, je trouve f'(x)=15x^2-2/x^2 et
g'(x)= (3x^2-2)/x^2
la question d'après me pose problème: on nous demande l'aire délimitée par les droites x=a et x=b
hop je chope mon cours ;D
A= integrale b-a f(x)dx - integrale b-a g(x)dx
je trouve F(x)=2/x +5x^3 et G(x) en factorisant etc= (-x^3 -2x)/x <= je pense que celle ci est fausse :modo:
Et donc je suis bloqué ici car après calcul je ne trouve aucun résultat correspondant aux réponses proposées.
merci d'avance pour votre aide :bisouus:
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bonsoir !
c'est a propos de l'ed n1
on a f(x)=5x3^3+(2/x) -4 et g(x)=(3x^2+2)/x
la 1ere question demande la dérivée de ces deux fonctions, je trouve f'(x)=15x^2-2/x^2 et
g'(x)= (3x^2-2)/x^2
la question d'après me pose problème: on nous demande l'aire délimitée par les droites x=a et x=b
hop je chope mon cours ;D
A= integrale b-a f(x)dx - integrale b-a g(x)dx
je trouve F(x)=2/x +5x^3 et G(x) en factorisant etc= (-x^3 -2x)/x <= je pense que celle ci est fausse :modo:
Et donc je suis bloqué ici car après calcul je ne trouve aucun résultat correspondant aux réponses proposées.
merci d'avance pour votre aide :bisouus:
Salut, ::)
je ne vais pas répondre à ta question puisqu'elle concerne un ED que tu n'as pas encore eu, le but des exercices d'ED est de les réaliser soi-même afin de mieux comprendre le cours (se creuser la tête sur un sujet précis).
Donc essaye de résoudre le problème seul, mais ci après l'ED persiste toujours une incompréhension, n'hésite pas à poser la question au professeur ou sur Boudu ... ;)
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Salut, je me pose une question sur les règles de calcul de différentielle dans le cours de Daspet :
Il est dit que d(xy)=xdx + ydy
Puis après une autre formule est d(xy)/xy=dx/x +dy/y
Je ne comprend pas comment on passe de l'une à l'autre car si on calcule :
d(xy)/xy= (xdx+ydy)/xy
= xdx/xy + ydy/xy
donc en simplifiant, je trouve dx/y + dy/x
Est-ce normal ou bien une erreur de frappe dans les diapositives du professeur ?
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Bonjour, en cours on a vu les différentiels et on a
df(x)=f'(x).dx
Je voulais savoir à quoi correspondaient le dx, c'est un nombre ou c'est juste pour dire que c'est x la variable ? Si c'est un nombre, à quoi il correspond ? Et le d devant la fonction, je suppose que c'est la notation des différentiels c'est ça ? Bref je n'ai même pas compris le principe des différentiels... Merci à tous :love: :bisouus:
Bonsoir Flotov, tu te poses de bonnes questions auxquelles tu apportes toi-même les réponses.
Alors concernant les différentielles, le dx est environ égal à ∆x, c’est l’erreur mesurée associée à la mesure de x. Exemple si je mesure un objet de 10 cm avec une règle présentant un ∆x (une incertitude de lecture de la règle) de 0,5 mm j’écrirais que l’objet mesure 10 cm +/- 0,5 cm. Il s’agit donc d’un nombre avec une unité.
Concernant la différentielle d’une fonction, sa définition est donnée par la formule que tu rappelles : df(x)=f’(x).dx. Donc oui tu as bien raison on pourrait lire ça : ''La différentielle de la fonction f(x) est égal à la dérivée de la fonction multipliée par ∆x=dx (son incertitude)''.
Je te mets le lien d’une vidéo qui t’explique par le tracée de courbe ce que représente la différentielle (ne regarde pas forcément tout mais jusqu’à 1min22 ça permet de te faire une idée autrement que par les formules). Cela permet aussi de comprendre d’où sort la formule ∆y = [f(x+∆x)-f(x)]/∆x . ∆x
https://www.youtube.com/watch?v=b1Wds3aGqeo (https://www.youtube.com/watch?v=b1Wds3aGqeo)
Enfin ce qui est important de savoir c'est retrouver la différentielle par la formule comme dans l'exemple du cours et de savoir calculer les incertitudes relatives ∆x/x et incertitude absolue ∆x. Tu pourras t’entrainer sur les annales, c’est important de savoir faire ça.
N’hésites pas si tu n’as toujours pas compris. Bon courage :love:
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Salut, je me pose une question sur les règles de calcul de différentielle dans le cours de Daspet :
Il est dit que d(xy)=xdx + ydy
Puis après une autre formule est d(xy)/xy=dx/x +dy/y
Je ne comprend pas comment on passe de l'une à l'autre car si on calcule :
d(xy)/xy= (xdx+ydy)/xy
= xdx/xy + ydy/xy
donc en simplifiant, je trouve dx/y + dy/x
Est-ce normal ou bien une erreur de frappe dans les diapositives du professeur ?
Bonjour Nonod ! Alors non il ne s'agit pas d'une erreur ces formules sont exactes
d(xy)= xdx + ydy est la formule appliquée pour les opérations de produits sur les différentielles pour deux fonctions y et x
Alors que d(xy)/xy = dy/y + dx/x est une différentielle logarithmique c'est à dire que si on a ln(W)= ln(x)+ln(y) alors d(ln(W))= dx/x + dy/y (rappel : la dérivée de ln(u) étant : u'/u)
Ce sont deux formules différentes, à admettre à mon avis (tu peux toujours rechercher les démonstrations des formules)
C'est tout bon ? ;)
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Ok ça marche j'ai compris, merci ! ;)
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Salut ! ;D
Lorsque l'on recherche un point critique pour une droite de régression (méthode des moindres carrés), comment peut-on savoir si c'est un maximum ou un minimum ? ::)
Merci d'avance ! :bisouus:
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Salut ! ;D
Lorsque l'on recherche un point critique pour une droite de régression (méthode des moindres carrés), comment peut-on savoir si c'est un maximum ou un minimum ? ::)
Merci d'avance ! :bisouus:
Bonsoir Cronisos et désolé pour l'attente!
Alors concernant la méthode des moindres carrés, il faut savoir qu'il existe un seul point critique (qui en fait correspond au point où les dérivés partielles s'annulent simultanément). Des calculs fastidieux avec s²-rt montrent que c'est un minimum. Si ça n'a pas été détaillé en cours ne perd pas ton temps a faire les calculs, admets le "simplement".
Après dit toi que ce point est (a,b), ce qui est compréhensible car quand tu as ta droite de régression y= ax+ b tu comprends qu'il te faut une droite qui passe au plus proche du nuage de points de ton graphique afin d'avoir un écart minimal entre le point de ton nuage et la droite pour au final avec une somme minimal de tous les écarts.
Bon courage :love:
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Bonsoir,
Dans l'ED 1 d'UE4, je ne comprends pas pourquoi et comment la fonction : c(t) = 5te^(-t/2) admet comme primitive C(t) = -10te^(-t/2) - 20e^(-t/2) + cste
Si quelqu'un peut m'expliquer comment on trouve la primitive de ce truc je suis preneuse, le prof nous a juste raisonner par élimination en dérivant les primitives pour voir si on retombait sur la formule de départ sans expliquer comment on l'a trouve...
Merci d'avance
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Bonsoir,
je ne comprends pourquoi cette formule pour trouver le a de la droite dans la méthode des moindres carrés diffère entre le cours et la question 6 du premier tuto de l'année dernière ? (capture à l'appui)
Merci d'avance pour votre explication :love:
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Salut!
J'ai une petite question concernant l'épreuve 1 du tutorat, je ne sais pas si c'est bien ici qu'il faut la poser mais je n'ai pas trouvé d'autre emplacement..
Dans le QRU 6 et 7, le résultat que vous avez compté juste comprend l'incertitude relative de la vitesse, or dans l'énoncé il y a marqué que la vitesse est constante..
Pourriez-vous m'expliquer car je croyais que les constantes ne devaient pas être prises en compte?..
Merci! ;)
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Merci Kinder pour la réponse :bisouus:
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Bonsoir,
je ne comprends pourquoi cette formule pour trouver le a de la droite dans la méthode des moindres carrés diffère entre le cours et la question 6 du premier tuto de l'année dernière ? (capture à l'appui)
Merci d'avance pour votre explication :love:
Coucou !
Une ancienne tutrice avait préféré utiliser la première formule plutôt que celle du cours. Cependant, les deux sont égales en termes de résultats. Ainsi, je te conseille d'utiliser celle donnée en cours qui est LA seule référence pour le partiel d'UE4.
Salut!
J'ai une petite question concernant l'épreuve 1 du tutorat, je ne sais pas si c'est bien ici qu'il faut la poser mais je n'ai pas trouvé d'autre emplacement..
Dans le QRU 6 et 7, le résultat que vous avez compté juste comprend l'incertitude relative de la vitesse, or dans l'énoncé il y a marqué que la vitesse est constante..
Pourriez-vous m'expliquer car je croyais que les constantes ne devaient pas être prises en compte?..
Merci! ;)
Même si le terme de "constante" a été utilisé et peut sembler trompeur, la vitesse est bel et bien une variable qu'il faut prendre en compte dans le calcul de l'incertitude relative.
En effet, en poussant à l'extrême ton raisonnement, on pourrait dire que tous les paramètres de l'exercice sont des constantes puisque la bille a un rayon fixe (donc constant) par exemple.
Il faut donc considérer les variables comme des valeurs non constantes d'une bille à l'autre et pas sur une seule et unique bille, c'est-à-dire que CHAQUE bille a une viscosité, un rayon et une vitesse qui lui sont propres.
N'hésitez pas à demander davantage d'explications si ce n'est pas clair pour vous deux, les réponses aux autres questions arrivent très vite!
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Bonsoir,
Dans l'ED 1 d'UE4, je ne comprends pas pourquoi et comment la fonction : c(t) = 5te^(-t/2) admet comme primitive C(t) = -10te^(-t/2) - 20e^(-t/2) + cste
Si quelqu'un peut m'expliquer comment on trouve la primitive de ce truc je suis preneuse, le prof nous a juste raisonner par élimination en dérivant les primitives pour voir si on retombait sur la formule de départ sans expliquer comment on l'a trouve...
Merci d'avance
Salut !
Alors je ne sais pas si ça peut t'aider mais voici comment dériver la primitive:
Tout d'abord : -10te^(-t/2)
On reconnaît la formule de u*v sa dérivée vaut donc u'v+uv'
Avec u=-10t et u'=-10 et v=e^(-t/2) et v'=(-1/2)*e^(-t/2) car -t/2 = (-1/2) * t
Ainsi on a (-10)*e^(-t/2) + (-10t)*(-1/2)e^(-t/2) = -10e^(-t/2)+5te^(-t/2) auquel on ajoute les autres dérivées :
-10e^(-t/2)+5te^(-t/2) + (-20)*(-1/2)e^(-t/2) +0 = 5te^(-t/2)
Voila, c'est un peu long car j'ai essayer de tout détailler mais j'espère que ça t'aura quand même aidé ;D
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Bonjour,
Je me suis retrouvée assez perdue quant au premier QCM d'UE4 auriez vous des conseils pour être plus efficace et rapide pour avoir le temps de répondre à beaucoup plus de questions?
Merci d'avance
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Bonjour,
Je me suis retrouvée assez perdue quant au premier QCM d'UE4 auriez vous des conseils pour être plus efficace et rapide pour avoir le temps de répondre à beaucoup plus de questions?
Merci d'avance
Coucou!
L'épreuve d'ue4 est avant tout une épreuve qui repose sur l'organisation de ton classeur.
En d'autres termes, tu dois rapidement avoir accès aux informations qui te sont demandées, que ce soit au travers de tes fiches personnelles, de tes cours annotés ou de post-it divers et variés. Tout doit être fait pour retrouver rapidement une formule ou un raisonnement.
Je te conseille aussi d'apprendre à te servir de ta calculatrice qui propose pas mal de raccourcis.
Enfin, la première épreuve du tutorat était très centrée sur la partie "fonctions" traitée par la Pr DASPET qui n'est pas toujours la plus évidente (la méthode des moindres carrées, formules à rallonge >:( >:( ). Le partiel quant à lui survolera tous les chapitres en termes de répartition et vous donnera davantage de temps.
N'oublie pas non plus de t'entraîner sur les annales du tuto pour être confronté à un maximum de pièges et de situations, ce qui te permettra d'être plus à l'aise devant les qcm déjà rencontrés le jour J.
Viens nous voir lors des perms ou à la fin des séances si tu veux d'autres conseils ou si tu as des questions plus ciblées!
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Hey hey :love:
Dans un des tutos (cf image ci-dessous), je ne comprends pas pourquoi vous utilisez "N" qui représente la POPULATION, pour calculer la variance ?
En fait, je ne comprends pas pourquoi vous considérez une population et pas un échantillon ?
Merci :)
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Salut à tous!
J’ai une petite question sur l’ue4 et je suis perdue.
Dans le calcul de l’IC pour une moyenne avec la formule : [m +- Z(alpha) x racine (s2 / n) ] je n’arrive pas à trouver comment faire pour calculer le Z(alpha)
Est ce qu’il nous sera toujours donner ou bien j’ai louper un truc dans le cours?
Merci de votre aide :yahoo:
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Bonjour, dans l'exercice 5 de l'ED 2 je ne sait pas et trouve pas de quel manière trouvé la variance d'une loi binomiale qui est assimilé à une loi normale. (Je me suis bien présenté à l'ED, la professeur ne se souvenant plus des formules, on a pas corrigé cet exercice...) Merci
Salut Flotov,
Alors si on considère une variable aléatoire qui suit une loi binomiale de paramètres n (effectif) et p (probabilité élémentaire), on peut l'assimiler dans certains cas à une loi normale et dans ce cas, la loi normale aura comme paramètres :
- moyenne = espérance de la loi binomiale soit E(X) = n*p
- variance = variance de la loi binomiale soit V(X) = n*p*(1-p)
Il s'agit de cas très spéciaux et peu fréquents ... ;)
Salut à tous!
J’ai une petite question sur l’ue4 et je suis perdue.
Dans le calcul de l’IC pour une moyenne avec la formule : [m +- Z(alpha) x racine (s2 / n) ] je n’arrive pas à trouver comment faire pour calculer le Z(alpha)
Est ce qu’il nous sera toujours donner ou bien j’ai louper un truc dans le cours?
Merci de votre aide :yahoo:
Coucou ChloéT,
Alors Z(alpha) correspond à une valeur de loi normale centrée réduite que l'on trouve dans la table de la loi normale centrée réduite ;D (donnée par le Pr Mauny sur Moodle avec les différents documents dont vous aurez besoin pour le partiel).
Par exemple, si on veut un IC au risque alpha = 5% (ce qui pourra être également écrit comme un IC au seuil de confiance 95%, c'est la même chose) on va prendre la valeur Z(alpha) de la table pour alpha = 5% = 0,05 (entourée en rouge dans l'image en pièce jointe) qui sera Z(0,05) = 1,96.
Autre exemple, si on veut un IC au risque alpha = 10% (ce qui pourra être également écrit comme un IC au seuil de confiance 90%, c'est la même chose) on va prendre la valeur Z(alpha) de la table pour alpha = 10% = 0,10 (entourée en vert dans l'image en pièce jointe) qui sera Z(0,10) = 1,645.
Dans la plupart des exercices, on prendra Z(5%) = 1,96 mais ça peut ne pas être le cas :yahoo:
N'hésitez pas si je n'ai pas été assez clair ou si vous avez d'autres interrogations, les réponses aux autres questions arrivent prochainement :bravo:;
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Hey hey :love:
Dans un des tutos (cf image ci-dessous), je ne comprends pas pourquoi vous utilisez "N" qui représente la POPULATION, pour calculer la variance ?
En fait, je ne comprends pas pourquoi vous considérez une population et pas un échantillon ?
Merci :)
Hey Ptilu ! C'est vrai que parfois la différence est pas facile à faire
Premièrement, erreur à ne pas faire : Ne pas associer à chaque fois petit effectif = échantillon et grand effectif = population. Même si souvent et dans la pratique cela revient à cela. Pour une population connue et définie le statisticien pariera sur un échantillon par exemple.
Ensuite, définition des termes (là je vais sûrement rien t'apprendre d'étonnant mais c'est pour que tu me suives :great:) :
- POPULATION = ensemble de TOUS les individus.
Sa taille peut être finie : ex ensemble de toutes les personnes mortes en 2004
Non définie ou infinie, sous entendus impossibilité d'en faire une étude exhaustive (si d'autres cas peuvent se rajouter) ex : ensemble de toutes les personnes présentant la mutation du gène p53
- ECHANTILLON = sous ensemble de n individus EXTRAITS de la population pour lesquels on a mesuré un caractère quantitatif ou qualitatif.
Et maintenant, je t'explique avec ton exemple :
Dans une maternité, pendant 2 semaines on note la taille de nouveau nés.
Ici, on est dans une situation précise : on est dans telle maternité, sur 2 semaines. Et on a relevé TOUTES les naissances. C'est une population car on a relever l'ensemble des naissances d'une situation précise.
Un échantillon possible : Dans une maternité, pendant 2 semaines on note la taille des nouveau nés roux. Là on rajoute un critère de spécificité qui va SSSssélectionner quelques indivus de l'ensemble initial.
Autres exemples d'échantillons :
Parmis tous les étudiants en PACES, nous avons interrogé 30 étudiants afin de...
On expérimente les effets d'un traitement destiné à diminuer la pression artérielle chez 10 sujets hypertendus. On comprends bien que toute la population n'est pas représentée.
Pour faire la différence, soit attentif au vocabulaire employé, aux verbes du type sélectionner, choisir...
N'hésites pas, bon courage :love:
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Hey Ptilu ! C'est vrai que parfois la différence est pas facile à faire
Premièrement, erreur à ne pas faire : Ne pas associer à chaque fois petit effectif = échantillon et grand effectif = population. Même si souvent et dans la pratique cela revient à cela. Pour une population connue et définie le statisticien pariera sur un échantillon par exemple.
Ensuite, définition des termes (là je vais sûrement rien t'apprendre d'étonnant mais c'est pour que tu me suives :great:) :
- POPULATION = ensemble de TOUS les individus.
Sa taille peut être finie : ex ensemble de toutes les personnes mortes en 2004
Non définie ou infinie, sous entendus impossibilité d'en faire une étude exhaustive (si d'autres cas peuvent se rajouter) ex : ensemble de toutes les personnes présentant la mutation du gène p53
- ECHANTILLON = sous ensemble de n individus EXTRAITS de la population pour lesquels on a mesuré un caractère quantitatif ou qualitatif.
Et maintenant, je t'explique avec ton exemple :
Dans une maternité, pendant 2 semaines on note la taille de nouveau nés.
Ici, on est dans une situation précise : on est dans telle maternité, sur 2 semaines. Et on a relevé TOUTES les naissances. C'est une population car on a relever l'ensemble des naissances d'une situation précise.
Un échantillon possible : Dans une maternité, pendant 2 semaines on note la taille des nouveau nés roux. Là on rajoute un critère de spécificité qui va SSSssélectionner quelques indivus de l'ensemble initial.
Autres exemples d'échantillons :
Parmis tous les étudiants en PACES, nous avons interrogé 30 étudiants afin de...
On expérimente les effets d'un traitement destiné à diminuer la pression artérielle chez 10 sujets hypertendus. On comprends bien que toute la population n'est pas représentée.
Pour faire la différence, soit attentif au vocabulaire employé, aux verbes du type sélectionner, choisir...
N'hésites pas, bon courage :love:
Merci énormément, ça m'a bien éclairci pour mes exos :yahoo:
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C'est re moi ;)
J'ai de nouveau besoin de votre aide, mais comme vous expliquez super bien je n'hésite pas :yahoo:
Alors c'est à propos des calculs d'incertitudes
On va prendre l'exemple du tuto la question 6 ou l'on cherche l'incertitude relative j'ai compris e calcul sauf à un moment je ne comprends pas pourquoi on utilise delta r / r et r=10cm alors que précédemment on a convertis le cm en m dans la formule pour trouver les forces de frictions.
Et puis pour le calcul de l'incertitude absolue c'est donc le produit de l'incertitude relative par la vraie valeur de F j'ai bien compris mais est ce que se sera toujours cette formule disons. Je préfère bosser avec des exemples car le cours me parait pas hyper clair et c'est plus simple avec des exemples tu comprends je pense ::)
Et enfin si jamais on me demande de calculer l'incertitude absolue avant la relative déjà c'est possible? Si oui comment je fais?
Merci pour tout vous êtes tous au top et vous m'aidez énormément :love: :love: :love:
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Alors c'est à propos des calculs d'incertitudes
On va prendre l'exemple du tuto la question 6 ou l'on cherche l'incertitude relative j'ai compris e calcul sauf à un moment je ne comprends pas pourquoi on utilise delta r / r et r=10cm alors que précédemment on a convertis le cm en m dans la formule pour trouver les forces de frictions.
Salut ChloéT ! Tu as bien raison il y a rien de pire que de rester avec des questions sans réponses ! ;)
Ici on a des quotients, il n'est pas nécessaire de convertir : cm/cm = simplication des unités qui s'annulent, tu aurais pu remettre en mètre : 0,01/10 = 0,01.10-2/10.10-2
Par contre pour le calcul de la F il faut bien se mettre en unité internationnale.
Et puis pour le calcul de l'incertitude absolue c'est donc le produit de l'incertitude relative par la vraie valeur de F j'ai bien compris mais est ce que se sera toujours cette formule disons. Je préfère bosser avec des exemples car le cours me parait pas hyper clair et c'est plus simple avec des exemples tu comprends je pense ::)
Et enfin si jamais on me demande de calculer l'incertitude absolue avant la relative déjà c'est possible? Si oui comment je fais?
Merci pour tout vous êtes tous au top et vous m'aidez énormément :love: :love: :love:
Oui oui c'est bien cette formule que tu peux retenir, c'est comme ça que je faisais aussi !
Dans l'exemple du QCM7) le terme de la force F au dénominateur dans l'incertitude relative s'annule par la multiplication de la force F. Cette formule est applicable pour les autres exercices, il me semble que tu as un exemple dans l'ED1 avec le professeur Daspet.
Enfin pour calculer l'incertitude absolue, tu seras obligée de calculer au préalable l'incertitude relative et la force. On aurait juste pu vous demander de calculer l'incertitude absolue dans le sujet et là il fallait bien penser au préalable de calculer l'incertitude relative et la force.
Au final, ça revient à la formule notée dans le cours : delta F = image de la fonction f (en fonction des variable x, y, z..) multiplier par la formule de l'incertitude relative
Voila, bon courage à toi et bon week-end :bisouus: :bisouus:
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Bonjour, je croule sous les feuilles et n'arrive plus à retrouver les différentes formules pour intervalle de confiance, intervalle de paris... Puis je retrouve différentes formules d'intervalle de confiance, or je ne sais pas lesquelles utilisé pour quel cas...
Cela dépends de quoi ?
Mercii beaucoup :bisouus:
Salut Flotov,
Alors tout d'abord :
- Intervalle de confiance : concerne l’estimation d’un paramètre inconnu à partir d’observations tirées d’un échantillon (échantillon --> population)
- Intervalle de pari : concerne la loi connue d’un paramètre (moyenne, proportion, ...), on veut déduire à partir des paramètres connus de la population les valeurs attendues dans un échantillon (population --> échantillon)
Ensuite pour les formules, elles sont identiques dans les deux cas, c'est l'interprétation de l'intervalle qui va changer. L'essentiel à retenir c'est :
- Si ça concerne une moyenne : m +/- Z(alpha)*racine (s^2/n) = m +/- Z(alpha)*s/racine(n)
- Si ça concerne un pourcentage (avec n>30) : p +/- Z(alpha)*racine (p(1-p)/n) avec p le pourcentage
Je te mets en pièce jointe les parties du diapo du prof qui son utiles pour la résolution des exercices avec les différentes formules.
Bon courage :glasses:
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Bonsoir ! ;)
J'ai une petite question à propos des statistiques descriptives. ::)
C'est un peu bête, mais je n'arrive pas du tout à calculer la variance... enfin disons que j'y arrive à la calculatrice, mais c'est uniquement lorsque cela concerne une population...
Je n'arrive donc pas à calculer la variance lorsque l'étude concerne un échantillon... ??? J'ai appliqué la formule du cours pleins de fois mais je plante à chaque fois... Can you help me please? :angel:
(au passage si c'est faisable à la calculatrice : j'ai une calculatrice TI 83+) :bisouus:
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Bonsoir ! ;)
J'ai une petite question à propos des statistiques descriptives. ::)
C'est un peu bête, mais je n'arrive pas du tout à calculer la variance... enfin disons que j'y arrive à la calculatrice, mais c'est uniquement lorsque cela concerne une population...
Je n'arrive donc pas à calculer la variance lorsque l'étude concerne un échantillon... ??? J'ai appliqué la formule du cours pleins de fois mais je plante à chaque fois... Can you help me please? :angel:
(au passage si c'est faisable à la calculatrice : j'ai une calculatrice TI 83+) :bisouus:
Hello hello Lauuu,
Je te mets en pièce jointe la formule de la variance pour l'échantillon (beaucoup plus simple comme ça ;D). Pour l'échantillon la différence c'est que tu fais n-1 au dénominateur pour le 1/(n-1)
Concernant le calcul à la main, comme je te l'ai préciser en pièce jointe il faut bien faire la différence dans la parenthèse à l'application du carré. Dans la parenthèse, le premier terme correspond à la somme des valeurs xi mise une à une au carré qu'on multiplie par leur effectif (Si on a une variance avec les notes 4, 12, 13, 16 ça correspondra à 1x4² + 1x12² + 1x13² + 1x16² x1 représentant l'effectif car une seule note de 4, 12, 13 et 16 ). Le deuxième terme de la soustraction présentant le carré au numérateur est la somme des valeurs xi qu'on multiplie par leur effectif le tout au carré. ( Si on reprend nos notes on aura : (4x1 + 12x1 + 13x1 + 16x1)²)
Pour la calculette ça tombe bien j'ai la même que toi ;)
On va reprendre notre petit exemple ::)
Il faut déjà rentrer les valeurs dans la calculette. Tu vas dans STATS, 1: Edite. Puis tu rentres les valeurs des notes dans la colonne L1 ( si tu as des effectifs tu peux les mettre en L2)
Tu retournes dans stats mais cette fois si avec la flèche de droite tu vas dans CALC puis Stats 1-Var. Ça va te le "sortir" sur la calculette et là tu vas ajouter L1 (en faisant 2nde 1) (si tu as les effectis il faut que tu fasse L1,L2 (virgule et non point :great:) ensuite entrer
et taddda :glasses: :glasses:
Alors tu n'as pas directement la variance mais tu obtiens l'écart-type. Mais comme écart-type= racine carrée de la variance, tu mets l'écart-type au carré et tu retombes sur la variance.
Sinon tu as 2 écarts-type c'est le Sx qui correspond à l'échantillon (l'autre en dessous c'est pour la population)
Tu remarques que l'on a aussi la somme des xi = 45 dans notre exemple (4+12+13+16) qu'on à plus qu'a mettre au carré dans la formule et la somme des x² = 585 qu'on peut utiliser pour un calcul à la main rapide.
Je te laisse me trouver la variance et l'écart- type de l'exemple si tu veux, comme ça je suis sûre que tu as bien compris
Bon courage :bisouus: :bisouus:
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Merci beaucoup pour ta réponse Kinder :bisous:
Tes explications sont très claires, en revanche je ne sais toujours pas si j'arrive bien à utiliser la formule...
Je te mets en pièce jointe l'exemple que j'ai essayé de faire. J'espère que c'est lisible... Je pense que c'est tout faux mais bon... ???
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Merci beaucoup pour ta réponse Kinder :bisous:
Tes explications sont très claires, en revanche je ne sais toujours pas si j'arrive bien à utiliser la formule...
Je te mets en pièce jointe l'exemple que j'ai essayé de faire. J'espère que c'est lisible... Je pense que c'est tout faux mais bon... ???
D'où l'intérêt de te faire chercher pour voir si tu as bien compris ! Et c'est le cas :bravo:; tes calculs sont bons alors on prend confiance en soi et on ne se dévalorise pas! C'est important pour avancer :love:
Une toute petite rectification cependant, fait attention à la notation pour l'écart-type (c'est du détail mais sait-on jamais) celui que tu utilises c'est la notation pour la population, celui de l'échantillon c'est ''s''
N'hésites pas si tu as d'autres questions, bonne soirée :great:
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Salut !
Petit erratum par rapport à l'interro 2 : on a eu un petit soucis dans l'énoncé du dernier test. Dans votre énoncé il y avait marqué qu'on cherchait à savoir si l'alcool augmentait les performances, mais en réalité ce qu'on voulait montrer c'était si l'alcool diminuait les performances ou non ! Du coup les hypothèses n'étaient plus les mêmes : en H1 on était censé avoir moyenne après < moyenne avant. Donc lorsqu'il fallait conclure le test à la question 14 ce n'était plus logique ! Donc on annule juste la question 14, ( pour les autres questions ça ne change rien ) la correction que vous trouverez sur le drive est la version sans fautes !
désolé pour cette petite coquille ! Bon courage ;)
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d'abord la question 1, c'est logique que le taux de glucose sanguin soit quantitatif continu, mais le professeur nous a dit que la nature d'une variable dépend de ce qu'on en fait.. Or ici on la classe en 3 ordres ordonné "hypoglicémie, hyperglicémie et glycémie normal', donc la variable devient qualitatif ordinal non ? C'est ce que j'avais cru comprendre du cours..
Salut à toi Flotov!
Je pense que tu t'ai trop compliqué la vie concernant cette variable quantitative. En effet, on a la présence d'une unité (g.L-1), ce qui doit tout de suite te diriger vers ce type de variable.
Ensuite, les intervalles permettaient de la classer en continue selon la définition d'une variable quantitative continue. On peut même parler dans ce cas de variables quantitatives d'intervalles mais c'est totalement hors programme par rapport au concours.
En parlant de ce dernier, je pense que les variables qui te seraient (seront ???) proposées ne seraient pas contestables donc regarde bien la présence ou non d'unité.
Ensuite je ne comprends la comment la 10 A peut etre juste mais pas la 10C, si H0 est vrai on rejete H1 non ?
Merciiiii ❤
Attention à bien comprendre cette "mécanique" de rejet des tests:
On peut rejeter ou ne pas rejeter H0,
MAIS dans le cas où on ne rejette pas H0, on ne rejette pas H1 non plus.
Tu dois donc vraiment retenir et écrire en rouge sur ta fiche concernant les tests deux caractéristiques ESSENTIELLES ( :whip: :whip: :whip:) concernant H1 qui sont :
-Jamais d'égalité sous H1
-On ne rejette jamais H1
J'espère avoir donné une réponse claire ! ;)
Bon courage à tous pour cette période qui n'est pas simple, et si vous paniquez, détendez vous en faisant un bon test paramétrique lol.
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Bonsoir :love:
Je ne comprends pas très bien dans le chapitre "principe des tests d'hypothèses", comment formuler les hypothèses...?! Je ne comprends pas du tout la signification de H0 et H1 ... ???
Can you help me please ? ;D
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Bonjour j’ai une question concernant les tests de T Student,
Comment identifions nous si c’est un test unilatéral ou bilatéral ?
Merci d’avance :bisouus:
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Bonsoir :love:
Je ne comprends pas très bien dans le chapitre "principe des tests d'hypothèses", comment formuler les hypothèses...?! Je ne comprends pas du tout la signification de H0 et H1 ... ???
Can you help me please ? ;D
Salut Lauuu !
Dans un essai clinique tu as 2 issues possibles, soit tu as réussi à démontrer ce que tu voulais, soit tu n'as pas réussi et tu ne peux pas vraiment conclure. Les hypothèses te servent à traduire ceci : une des 2 hypothèses est le cas où tu obtiens ce que tu voulais démontrer, et l'autre hypothèse correspond au cas contraire.
Bien souvent, la chose que tu veux démontrer se met en H1.
Il y a plusieurs cas possibles, tout dépend de ton énoncé, je vais te détailler les différentes possibilités, mais dans tous les cas ce qu'il faut absolument que tu saches c'est qu'il n'y a jamais d'égalité en H1 !! :whip:
Tout d'abord il faut que tu identifies si ton test est unilatéral ou bilatéral. Un test unilatéral vise à montrer une infériorité ou une supériorité, alors que le test bilatéral veut simplement montrer une différence, peu importe si c'est plus grand ou plus petit. Donc pour savoir si ton test sera unilatéral ou bilatéral, tu as juste à regarder ton énoncé : si l'étude recherche une amélioration ( ou une diminution) : c'est unilatéral. Si elle recherche juste une modification : c'est bilatéral. :great:
A partir de la, en fonction de si c'est uni ou bilatéral tes hypothèses seront différentes :
Si c'est bilatéral : ce que tu cherches à montrer c'est une modification, donc :
- en H1 : tu supposes que les 2 répartitions sont différentes,
- et en H0 : qu'elles sont égales ( car l'égalité se met tout le temps en H0 et pas en H1!!)
Si c'est unilatéral et que tu cherches une amélioration : ( imaginons pas exemple que tu veuilles démontrer que la moyenne que tu observes est supérieure à la moyenne théorique ) tu auras :
- en H1 : moyenne observée > théorique
- en H0 : le contraire ! c'est à dire moyenne observée inférieure ou égale à la moyenne théorique
De la même manière, si c'est unilatéral et que tu cherches une diminution :
- en H1 : moyenne observée < théorique
- en H0 : moyenne observée supérieure ou égale à théorique
voila, tout dépend de ce que cherche ton essai clinique en fait !
J'espère que c'est plus clair ! bon courage :love:
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Bonjour j’ai une question concernant les tests de T Student,
Comment identifions nous si c’est un test unilatéral ou bilatéral ?
Merci d’avance :bisouus:
Salut pc16 !
je t'invite à lire le 2ème paragraphe de la réponse à la question juste avant (celle de Lauuu) tu trouveras la réponse à ta question, hésite pas à redemander si c'est pas clair :)
bon courage ! :love:
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Youpla !
J'ai un soucis avec le tutorat N°2 question6...
Je ne comprends pas pourquoi sous H1 vous mettez le signe différent. Je sais qu'on ne peut pas avoir d'égalité sous H1, cependant, pour autant on ne peut pas dire que ce que l'on cherche à démontrer est que la consommation de paracétamol des patients du docteur X diffère de celle de la moyenne nationale? Enfin... C'est pas logique? H1 c'est toujours ce que l'on cherche à démontrer?
Merci d'avance pour l'explication car là ça me semble tirer par les cheveux?
Merci :love:
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Youpla !
J'ai un soucis avec le tutorat N°2 question6...
Je ne comprends pas pourquoi sous H1 vous mettez le signe différent. Je sais qu'on ne peut pas avoir d'égalité sous H1, cependant, pour autant on ne peut pas dire que ce que l'on cherche à démontrer est que la consommation de paracétamol des patients du docteur X diffère de celle de la moyenne nationale? Enfin... C'est pas logique? H1 c'est toujours ce que l'on cherche à démontrer?
Merci d'avance pour l'explication car là ça me semble tirer par les cheveux?
Merci :love:
Salut!
H1 est ce qu'on appelle l'hypothèse alternative, c'est-à-dire celle qui montre que les deux répartitions auxquelles tu t'intéresses lors de ton test sont différentes. Elles ne coïncident pas en termes statistique.
Dans le cas de l'exercice que tu as mentionné, on s'intéressait à la consommation de paracétamol entre un groupe de patients comparée à celle habituelle en France donc, en utilisant la moyenne de chaque groupe, on voulait en fait savoir si les deux se ressemblaient et étaient donc superposables l'une et l'autre (ce qui traduit ici notre H0).
En revanche, dans le cas où les deux n'étaient pas compatibles donc superposables, on rejetait cet H0, donc, plus simplement on admettait que les deux populations n'étaient pas superposables (ce qui traduit ici H1).
Ainsi, on a H0, qui traduit la phrase de ton énoncé, ce qu'on cherche à démontrer: "la consommation de paracétamol chez ces patients est en accord avec la consommation habituelle nationale" et H1 qui traduit la situation contraire soit : "la consommation de paracétamol chez ces patients n'est pas en accord avec la consommation habituelle nationale" et donc bien une différence au niveau de leur moyenne respective μ et μ0 puisqu'on est en bilatéral.
Redis moi si ce n'est pas assez clair et si tu ne vois toujours pas la logique de l'exercice. ;)
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Salut!
H1 est ce qu'on appelle l'hypothèse alternative, c'est-à-dire celle qui montre que les deux répartitions auxquelles tu t'intéresses lors de ton test sont différentes. Elles ne coïncident pas en termes statistique.
Dans le cas de l'exercice que tu as mentionné, on s'intéressait à la consommation de paracétamol entre un groupe de patients comparée à celle habituelle en France donc, en utilisant la moyenne de chaque groupe, on voulait en fait savoir si les deux se ressemblaient et étaient donc superposables l'une et l'autre (ce qui traduit ici notre H0).
En revanche, dans le cas où les deux n'étaient pas compatibles donc superposables, on rejetait cet H0, donc, plus simplement on admettait que les deux populations n'étaient pas superposables (ce qui traduit ici H1).
Ainsi, on a H0, qui traduit la phrase de ton énoncé, ce qu'on cherche à démontrer: "la consommation de paracétamol chez ces patients est en accord avec la consommation habituelle nationale" et H1 qui traduit la situation contraire soit : "la consommation de paracétamol chez ces patients n'est pas en accord avec la consommation habituelle nationale" et donc bien une différence au niveau de leur moyenne respective μ et μ0 puisqu'on est en bilatéral.
Redis moi si ce n'est pas assez clair et si tu ne vois toujours pas la logique de l'exercice. ;)
Déjà, merci pour ta réponse! :love:
Mais.. Du coup, je ne comprends pas.
Ça veut dire que si l'énoncé m'indique quelque chose qui m'obligerait à mettre un égal sous H1, il faut que je le transforme pour ce que ce soit sous HO?
Honnêtement je ne comprends pas cette logique dans le sens où l'on nous a toujours dit : sous H1 on met ce que l'on recherche...
C'est peut-être bête comme question mais j'avoue que ça me perturbe.
Merci d'avance ;)
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Déjà, merci pour ta réponse! :love:
Mais.. Du coup, je ne comprends pas.
Ça veut dire que si l'énoncé m'indique quelque chose qui m'obligerait à mettre un égal sous H1, il faut que je le transforme pour ce que ce soit sous HO?
Honnêtement je ne comprends pas cette logique dans le sens où l'on nous a toujours dit : sous H1 on met ce que l'on recherche...
C'est peut-être bête comme question mais j'avoue que ça me perturbe.
Merci d'avance ;)
Effectivement, tu n'es pas la première à me poser la question suite à cet exercice et ce fameux "ce que l'on recherche est sous H1".
Pour moi, ce que l'on recherche est simplement indiqué dans l'énoncé donc si on te dit "on cherche à savoir si tel et tel truc sont différents, x truc est plus gros que y truc, x est plus nombreux que y" alors oui tu recherches H1 qui montre une différence.
Mais si on te dit qu'on cherche à savoir si tel et tel truc sont égaux, superposables, de même nombre, alors là on recherche H0 qui montre cet égalité.
Ainsi, je pense que toutes les situations qui sont proposées au concours sont du premier type, ce qui expliquerait pourquoi le professeur vous a dit ça.
Il faut donc croire que mon exercice était dans une autre logique mais le Pr Mauny a vérifié et commenté ce test qui a bien été validé de sa main.
Je te conseille donc de bien comprendre comment fonctionne les hypothèses H0 et H1 et de bien vérifier si on te demande le jour du concours une différence et pas une égalité en termes statistique.
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Effectivement, tu n'es pas la première à me poser la question suite à cet exercice et ce fameux "ce que l'on recherche est sous H1".
Pour moi, ce que l'on recherche est simplement indiqué dans l'énoncé donc si on te dit "on cherche à savoir si tel et tel truc sont différents, x truc est plus gros que y truc, x est plus nombreux que y" alors oui tu recherches H1 qui montre une différence.
Mais si on te dit qu'on cherche à savoir si tel et tel truc sont égaux, superposables, de même nombre, alors là on recherche H0 qui montre cet égalité.
Ainsi, je pense que toutes les situations qui sont proposées au concours sont du premier type, ce qui expliquerait pourquoi le professeur vous a dit ça.
Il faut donc croire que mon exercice était dans une autre logique mais le Pr Mauny a vérifié et commenté ce test qui a bien été validé de sa main.
Je te conseille donc de bien comprendre comment fonctionne les hypothèses H0 et H1 et de bien vérifier si on te demande le jour du concours une différence et pas une égalité en termes statistique.
Hershald, tu es génial !
Tout compris je t'en remercie énormément. :bravo:;
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Bonsoir,
Je me demandais si la présentation sous forme de fréquence cumulée était utilisée pour les variables quantitatives ou qualitatives ou les deux ?
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Bonsoir,
Je me demandais si la présentation sous forme de fréquence cumulée était utilisée pour les variables quantitatives ou qualitatives ou les deux ?
Salut, salut Elenn
pour répondre à ta question la répartition sous forme de fréquence cumulée s'utilise pour les variables quantitatives soit discrètes soit continues. Pour les variables qualitatives tu calcules uniquement la fréquence relative.
Et ça peut se comprendre, cette fréquence cumulée à un intérêt dans le sens où tu vas pouvoir observer la répartition d'un phénomène. On peut même faire des tracer de courbes de fréquences cumulées croissantes
Petit exemple : si on s'intéresse à la consommation de paquets de cigarettes par semaine par rapport à un échantillon de personnes on pourra observer la répartition de la consommation de tabac, si à partir d'un moment la consommation s'envole, etc
Pour les variables qualitatives ça à peu d’intérêts donc pas utiliser car les variables n'ont pas d'ordre définis, il n'y a pas une variable que l'on met en première parmis les autres. On ne peut pas en tirer de vrai interprétation donc on utilise seulement les fréquences relatives.
C'est ok ?
Bon courage en tous cas !! Et on s'accroche pendant cette période de novembre qui peut ne pas être toujours évidente :love: :love:
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hello!
j'ai un petit soucis avec une diapo de mauny (cf image jointe) concernant le test du X² pour les petits effectifs... je ne comprends pas quels sont les paramètres qui nous orientent plutôt vers le test corrigé de Yates ou celui de l'ami Fisher(à par le petit effectifs bien-sûr)... en gros comment on sait lequel des deux on fait? :neutral:
merci d'avance :angel:
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Oui c'est compris merci beaucoup ! :angel:
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hello!
j'ai un petit soucis avec une diapo de mauny (cf image jointe) concernant le test du X² pour les petits effectifs... je ne comprends pas quels sont les paramètres qui nous orientent plutôt vers le test corrigé de Yates ou celui de l'ami Fisher(à par le petit effectifs bien-sûr)... en gros comment on sait lequel des deux on fait? :neutral:
merci d'avance :angel:
Salut soldancenn
Le paramètre qui oriente est plutôt simple et si justement il est lié aux effectifs calculés (vu que les deux permettent d'arriver à la même conclusion) :
Khi2 corrigé de Yates : 3 < effectifs calculés < 5
Test exact de Fisher : effectifs calculés < 3
Ok ? :love:
(Bien sûr avant il faut essayer de regrouper les modalités pour voir si tu peux pas utiliser un Khi2 de Pearson ''tout simple'')
Si il ne vous a pas détaillé le test de Fisher et les conditions d'application ne t'embêtes pas avec ça ;)
Bon courage :love: :love:
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Bonsoir , j'ai une question à propos de la formulation des hypothèses ...
est ce que l'utilisation de la lettre μ et la lettre m est différente selon la situation ?
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Bonsoir , j'ai une question à propos de la formulation des hypothèses ...
est ce que l'utilisation de la lettre μ et la lettre m est différente selon la situation ?
m pour un échantillon et mu pour la population ;)
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Holaaa
Je suis confrontée à un test Z unilatéral avec un risque de 5%. Sur la table de l'écart réduit, c'est écrit qu'il faut diviser alpha par 2 sauf que ça me donne 0,025 et qu'il n'y a pas ce alpha là dans la table. J'ai regardé la correction (c'est un annale du tutorat, exercice 6) et c'est écrit qu'il faut multiplier par 2. Donc faut-il diviser ou multiplier?
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Bonjour, dans l'épreuve d'entrainement de Mauni corrigé le 1 décembre, pour la question 15 où il faut trouver la valeur calculée pour la corrélation linéaire je ne comprend pas comment on trouve 0.94 meme en utilisant la formule du cours... merci d'avance pour votre réponse
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Bonjour, voilà ma question porte sur le "Test U de Mann et Whitney" Pourriez-vous m'expliquer comment trouvons nous l'indice Uxy ?
J'ai essayé de comprendre par rapport au cours du professeur Mauny et le sujet de maths de 2014-2015 mais je n'ai pas l'impression que ce soit la même technique utilisée.
Je vous remercie d'avance,
Bonne journée ! :yourock!
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Holaaa
Je suis confrontée à un test Z unilatéral avec un risque de 5%. Sur la table de l'écart réduit, c'est écrit qu'il faut diviser alpha par 2 sauf que ça me donne 0,025 et qu'il n'y a pas ce alpha là dans la table. J'ai regardé la correction (c'est un annale du tutorat, exercice 6) et c'est écrit qu'il faut multiplier par 2. Donc faut-il diviser ou multiplier?
Hey!
Je t'avoue que j'ai du mal à comprendre aussi la situation, normalement tu dois bien diviser comme l'indique la table, dans une situation unilatérale. Peut-être une erreur qui n'a jamais été remarquée ou alors je ne me souviens plus de cette situation particulière.
N'hésitez pas à donner une réponse à cette question si vous savez car la mienne n'est pas très utile.
Bon courage pour demain!
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Bonsoir,
Dans l'entraînement du Pr Mauny, je ne comprends pas pourquoi on choisi dans nos hypothèse H0: µxh = µxf alors que nous comparions les moyennes de 2 échantillons.
Il a dit en cours que les hypothèses H0 et H1 se portent sur les valeurs des populations mais je ne comprends pas pourquoi...
Merci d'avance :love:
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Bonjour, voilà ma question porte sur le "Test U de Mann et Whitney" Pourriez-vous m'expliquer comment trouvons nous l'indice Uxy ?
J'ai essayé de comprendre par rapport au cours du professeur Mauny et le sujet de maths de 2014-2015 mais je n'ai pas l'impression que ce soit la même technique utilisée.
Je vous remercie d'avance,
Bonne journée ! :yourock!
Coucou!
Tu dois toujours faire les mêmes étapes devant ce test:
1) Ranger par ordre croissant les valeurs données dans l'énoncé peu importe s'ils appartiennent à x ou y
2) On calcule ensuite Uxy, c’est-à-dire le nombre de valeurs de x qui sont inférieures à la valeur y considérée.
3) La valeur calculée/ variable de décision est, dans le cas des échantillons où ny
ou nx < 10, la plus petite valeur entre Uxy et Uyx (avec Uyx, le nombre de valeurs de y qui sont inférieures à la valeur x considérée, en gros le raisonnement précédent en échangeant x et y)
Je vous conseille d'utiliser deux couleurs différentes pour bien différencier les populations x et y lors du rangement des valeurs par ordre croissant.
Je te renvoie aussi à l'exercice 22 (2016-2017) pour une correction plus détaillée et plus parlante. (désolé pour le spoiler à propos du test à utiliser lol) > https://drive.google.com/drive/folders/0B1uF5v5gS3GPaHN5ampjZGR4WWc
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Bonsoir,
Dans l'entraînement du Pr Mauny, je ne comprends pas pourquoi on choisi dans nos hypothèse H0: µxh = µxf alors que nous comparions les moyennes de 2 échantillons.
Il a dit en cours que les hypothèses H0 et H1 se portent sur les valeurs des populations mais je ne comprends pas pourquoi...
Merci d'avance :love:
Hey!
Comme dit plus haut et dans la partie du cours Indice de position, m se réfère à un échantillon tandis que μ à la population, mais les deux indices parlent bien de la moyenne.
De plus, comme tu l'as dit, les hypothèses se portent sur les valeurs des populations, c'est à dire au μ.
Enfin, les populations en question étant les étudiants inscrits en PACES avec une distinction Hommes / Femmes, tu retombes bien sur µxh = µxf, les moyennes des populations (et non des échantillons, même si c'est vicieux je te l'avoue.)
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D'accord je ne savais pas que les hypothèses portaient toujours sur les populations !
Merci beaucoup pour la réponse :yahoo:
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Bonsoir, je ne sais pas vraiment où "porter réclamation" pour le partiel blanc d'UE4.
C'est concernant la question 7.
Le tirage de la première frite est TOTALEMENT indépendant de celui de la seconde. En revanche le tirage de la seconde frite est évidemment dépendante de la première puisqu'on est sur un tirage sans remise.
Or, dans la correction, vous avez utilisé la formule des probabilités conditionnelles pour exprimer la probabilité du premier tirage en sachant qu'on tire une frite molle au second. Ainsi vous trouvez A (et D je crois?).
Mais c'est faux, peu importe la seconde frite tirée, la probabilité de tirer une frite molle au premier tirage sera TOUJOURS 125/200. D'où le fait que les bonnes réponses soient BE et pas AD. :whip:
EDIT : nvm je viens de voir le lien sur facebook :bravo:;
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Bonsoir, je ne sais pas vraiment où "porter réclamation" pour le partiel blanc d'UE4.
C'est concernant la question 7.
Le tirage de la première frite est TOTALEMENT indépendant de celui de la seconde. En revanche le tirage de la seconde frite est évidemment dépendante de la première puisqu'on est sur un tirage sans remise.
Or, dans la correction, vous avez utilisé la formule des probabilités conditionnelles pour exprimer la probabilité du premier tirage en sachant qu'on tire une frite molle au second. Ainsi vous trouvez A (et D je crois?).
Mais c'est faux, peu importe la seconde frite tirée, la probabilité de tirer une frite molle au premier tirage sera TOUJOURS 125/200. D'où le fait que les bonnes réponses soient BE et pas AD. :whip:
EDIT : nvm je viens de voir le lien sur facebook :bravo:;
Bonsoir,
Merci de bien mettre toutes les remarques dans le google Doc prévu à cet effet : :ips: https://docs.google.com/forms/d/1XWHKpbZsDtVodITHTyhhwHC2d6ANzy383q07Lujk1S8/edit
Si il y a des erreurs des errati seront diffusés ;)
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D'accord je ne savais pas que les hypothèses portaient toujours sur les populations !
Merci beaucoup pour la réponse :yahoo:
Attention, ce n'est pas toujours le cas, regarde bien ton énoncé pour savoir si on te parle d'un ensemble ou d'une sous partie d'un ensemble.
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Bonjour,
J'aurais une petite question...
Je ne comprends pas pourquoi est ce que le 2 est devant les crochets, normalement on devrait pas avoir :
(2x + sinx) entre crochets ? vu que c'est la primitive...
Merci d'avance.... ??? :bisouus:
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Bonjour,
J'aurais une petite question...
Je ne comprends pas pourquoi est ce que le 2 est devant les crochets, normalement on devrait pas avoir :
(2x + sinx) entre crochets ? vu que c'est la primitive...
Merci d'avance.... ??? :bisouus:
Salut ! En fait le prof a juste décomposé la fonction en 2 parties pour faire deux primitives différentes et isoler le 2 ! Je t'ai mis en pièce jointe les étapes intermédiaires :)
Bon courage pour ces révisions !
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Bonsoir, je ne sais pas vraiment où "porter réclamation" pour le partiel blanc d'UE4.
C'est concernant la question 7.
Le tirage de la première frite est TOTALEMENT indépendant de celui de la seconde. En revanche le tirage de la seconde frite est évidemment dépendante de la première puisqu'on est sur un tirage sans remise.
Or, dans la correction, vous avez utilisé la formule des probabilités conditionnelles pour exprimer la probabilité du premier tirage en sachant qu'on tire une frite molle au second. Ainsi vous trouvez A (et D je crois?).
Mais c'est faux, peu importe la seconde frite tirée, la probabilité de tirer une frite molle au premier tirage sera TOUJOURS 125/200. D'où le fait que les bonnes réponses soient BE et pas AD. :whip:
EDIT : nvm je viens de voir le lien sur facebook :bravo:;
Salut !
Les deux événements ne sont pas indépendants, tu es donc obligé de passer par les formules des probas conditionnelles :)
Si les deux événements avaient été indépendants, alors on aurait eu p(M 2nd tirage ) x p ( Molle 1er tirage ) = p ( Molle 2nd tirage ) inter p(Molle 1er tirage )
Or ici, si on calcule, on a p(M 2nd tirage ) x p ( Molle 1er tirage )= 0,625 x 0,625
Mais pour = p ( Molle 2nd tirage ) inter p(Molle 1er tirage ) on a 124/199 x 0,625 ce qui ne donne pas le même résultat.
Les événements sont donc bien dépendants.
D'autre part, si les événements avaient été indépendants, ton raisonnement ainsi que le notre auraient abouti au même résultat : on aurait eu p(M1) si Molle 2nd tirage = p(M1) Or ce n'est pas le cas :)
Cet exercice a d'ailleurs été relu attentivement par le professeur Mauny, car il nous a lui même suggéré des modifications... :)
Bon courage !
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Salut !
Les deux événements ne sont pas indépendants, tu es donc obligé de passer par les formules des probas conditionnelles :)
Si les deux événements avaient été indépendants, alors on aurait eu p(M 2nd tirage ) x p ( Molle 1er tirage ) = p ( Molle 2nd tirage ) inter p(Molle 1er tirage )
Or ici, si on calcule, on a p(M 2nd tirage ) x p ( Molle 1er tirage )= 0,625 x 0,625
Mais pour = p ( Molle 2nd tirage ) inter p(Molle 1er tirage ) on a 124/199 x 0,625 ce qui ne donne pas le même résultat.
Les événements sont donc bien dépendants.
D'autre part, si les événements avaient été indépendants, ton raisonnement ainsi que le notre auraient abouti au même résultat : on aurait eu p(M1) si Molle 2nd tirage = p(M1) Or ce n'est pas le cas :)
Cet exercice a d'ailleurs été relu attentivement par le professeur Mauny, car il nous a lui même suggéré des modifications... :)
Bon courage !
Mea culpa, j'avais du mal à voir la logique là dedans mais vous avez raison en effet. Désolé du dérangement et merci pour votre patience ::)
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Salut :) , je veux bien savoir s'il exite des testes que je peux le faire surl es comparaisons de variance , pour mieux comprendre , parce que je n'arrive plus , et j'ai essaye de trouver dans les annales du tuto , mais il n'y a pas :/
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Salut !
Je suis en train de faire des annales, et j'ai beaucoup de mal concernant les asymptotes verticales/ obliques ainsi que les branches paraboliques. De plus, je trouve que les corrections des annales ne sont pas assez détaillées pour que je comprenne...
Serait-il possible de m'expliquer d'abord comment les calculer à partir des limites obtenues et ce que représentent les branches paraboliques svp ? Ah oui et comment sait-on que notre fonction possède une asymptote ou une (des?) branche parabolique ?
Merciiii :happy:
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Salut :) , je veux bien savoir s'il exite des testes que je peux le faire surl es comparaisons de variance , pour mieux comprendre , parce que je n'arrive plus , et j'ai essaye de trouver dans les annales du tuto , mais il n'y a pas :/
Salut mnasrabb !! effectivement il n' y a pas de test de variances dans les annales car je pense (après ce n'est que mon avis) que les professeurs insistent plus sur les tests plus classiques (pas de QCM dans les ed de math) mais bon sais t-on jamais.
Je t'ai trouvé deux exos sur internet bien expliqués :
http://udsmed.u-strasbg.fr/labiostat/IMG/pdf/variance.pdf (http://udsmed.u-strasbg.fr/labiostat/IMG/pdf/variance.pdf) A partir de la diapo 19 à 21
http://jebrane.perso.math.cnrs.fr/m1psy/Tests_%20egalite_%20variances.pdf (http://jebrane.perso.math.cnrs.fr/m1psy/Tests_%20egalite_%20variances.pdf) A partir de la diapo 9 à 12
Je pense que les explications sont pas mal mais n'hésite pas si jamais il y a quelque chose que tu comprends vraiment pas (c'est pas évident vu que les profs passent vite dessus)
Pour faire simple :
Tu as une problématique où tu cherches à comparer deux variances à partir de données d'échantillons nA et nB avec comme hypothèses H0 = les variances ne diffèrent pas et H1 = les variances diffèrent
La valeur calculée : F = (variance des données de l'échantillon A) / (variance des données de l'échantillon B)
les variances te sont soit données directement / soit tu dois les calculer
Valeur F lue dans la table de Fisher-Snédécor (donnée sur Moddle) pour un risque de 0,05 --> attention la table est sur deux pages (valeur de n de 1 a 18 sur la première puis de 19 à +OO sur la deuxième)
Pour trouver la valeur dans la table il faut calculer les degrés de libertés :
- v1 dans la table correspond à : échantillon au numérateur - 1 = nA - 1
- et v2 dans la table correspond à : échantillon au dénominateur - 1 = nB - 1
A l'intersection de (nA - 1; nB - 1) tu as la valeur F lue
Enfin comparaison de F de la table à F calculée
Si F calculée < F table alors les variances ne diffèrent pas et on ne rejette pas H0
Si F calculée > F table alors les variances diffèrent significativement, on rejette H0 et on accepte H1
J'espère que ça va pour toi, vraiment n'hésite pas sinon ! Bon travail ! :love:
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Bonjour, j'aurais aussi une question concernant la question 6 du PB.
Est ce que vous auriez moyen d'expliquer autrement que par les formules comment on peut avoir besoin de la probabilité du 2ème tirage pour calculer celui du 1er, de manière a rendre ça plus "palpable". Je comprends bien que si l'on suit les définitions du cours, il faut appliquer les formules (comme le montre la correction) mais d'un point de vue pratique, je n'arrive pas a m'imaginer comment le 2ème tirage arrive à impacter le 1er.
Je ne sais pas si j'ai réussi à être très clair.
Merci quand même ;)
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Bonjour, j'aurais aussi une question concernant la question 6 du PB.
Est ce que vous auriez moyen d'expliquer autrement que par les formules comment on peut avoir besoin de la probabilité du 2ème tirage pour calculer celui du 1er, de manière a rendre ça plus "palpable". Je comprends bien que si l'on suit les définitions du cours, il faut appliquer les formules (comme le montre la correction) mais d'un point de vue pratique, je n'arrive pas a m'imaginer comment le 2ème tirage arrive à impacter le 1er.
Je ne sais pas si j'ai réussi à être très clair.
Merci quand même ;)
En fait, la propriété première de la formule de Bayes (qu'on peut utiliser pour trouver le résultat ici) c'est qu'elle permette littéralement de remonter le temps, comme dans ce cas où on exprime la probabilité du premier tirage en prenant en compte l'issue du second.
Concrètement, on l'explique de cette manière :
si on tire une molle en premier, on aura moins de chance de tirer une molle au second que si on avait tiré une croustillante en premier (vu qu'on est sur un tirage sans remise).
Maintenant chemin inverse, si on a tiré une molle au second, ça veut dire qu'il y a plus de chances qu'on ait tiré une croustillante en premier qu'une molle par rapport aux probabilités de base qui sont 75/200 et 125/200. C'est pourquoi on trouve 0.623 au lieu de 0.625.
C'est vraiment difficile à expliquer, je sais pas si tu comprends le truc ou pas. En tout cas ce qu'il faut retenir c'est que la formule de Bayes est applicable partout et particulièrement dans ces cas là pour "remonter le temps" :neutral:
EDIT : en fait ce qu'on établit, c'est pas la probabilité brut du premier tirage, qui est de 125/200 pour une frite molle puisqu'il y a 200 frites dont 125 molles. Mais la probabilité, sachant qu'on a tiré une molle au second tirage, qu'on ait à posteriori tiré une molle au premier. C'est à dire en sachant qu'on a tiré une molle au second, en fait on peut dire "ah, y a plus de chances qu'il ait tiré une croustillante qu'une molle au premier". C'est vraiment super abstrait :sergi:
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Ben merci... j'avoue que ça parait hyper clair d'un coup je me sens tout con.
C'était vraiment ce que j'attendais donc vraiment, juste, merci ;D
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Bonjour, dans les partiels blancs de cette année, je ne comprends pas le raisonnement de la question 18.
En effet pour moi, l'amateur de gouters cherche a savoir si la répartition des pépites de chocolat est homogène entre 2 marques, sois H1: les 2 marques présente des cookies avec le même nombre de pépites non? Je me suis trompé pendant le partiel et la j'ai beau le revoir tranquillement chez moi je ne comprends toujours pas pourquoi les réponses ne sont pas la D pour H1 et... c'est tout car aucun H0 ne colle.
Est-ce que cela vient du test? Car sous H1 pour un test U il faut qu'il y ait une différence des 2 distributions, mais encore une fois ça ne colle pas avec l'énoncé..
Pouvez-vous m'expliquer? Merci beaucoup :bisous:
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Hello ::)
Voilà, dans la question 10E des PB, j'ai du mal à comprendre pourquoi ça ne correspond pas à ce qu'il y a dans notre cours ...
Dans la question on dit que : augmenter le risque d'erreur ou augmenter la taille de l'échantillon aura la même conséquence sur la précision des estimations
Pour moi ça me paraissait juste car la conséquence serait d'améliorer la précision et dans le cours pour améliorer la précision , on peut accepter un risque d'erreur plus élevé, ou augmenter la taille de l'échantillon
Aidez moi à comprendre ce qui ne va pas svp :love:
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Bonjour, dans l'épreuve d'entrainement de Mauni corrigé le 1 décembre, pour la question 15 où il faut trouver la valeur calculée pour la corrélation linéaire je ne comprend pas comment on trouve 0.94 meme en utilisant la formule du cours... merci d'avance pour votre réponse
Bonsoir Ricci974 ! Mille excuses ta question a été oubliée je pense ! :bisouus:
Je te mets en lien la formule à utiliser et appliqué à l'épreuve d'entrainement
J'insiste bien sur le fait que pour obtenir le bon résultat il faut faire attention à l'utilisation des carrés !!!
--> Somme x² =/= (Somme x)²
Dans le premier cas avec des chiffres au hasard ca correspond à 1² + 2² + 4² .... Exemple que l'on retrouve avec mon trait de stabilo orange
Dans le deuxième cas on fait (1 + 2 + 4)² Exemple que l'on retrouve pour mon trait de stabilo rose
On n'obtient pas le même résultat
N'hésite pas à me redire si même avec l'application numérique tu ne comprends pas, normalement tu devrais voir ton erreur ;)
Bon courage :love: :love:
Salut !
Je suis en train de faire des annales, et j'ai beaucoup de mal concernant les asymptotes verticales/ obliques ainsi que les branches paraboliques. De plus, je trouve que les corrections des annales ne sont pas assez détaillées pour que je comprenne...
Serait-il possible de m'expliquer d'abord comment les calculer à partir des limites obtenues et ce que représentent les branches paraboliques svp ? Ah oui et comment sait-on que notre fonction possède une asymptote ou une (des?) branche parabolique ?
Merciiii :happy:
A nous Mononoké bonsoir :love:
Alors je vais essayer de t'illustrer ça du mieux que j'ai pu car les fonctions c'est toujours difficile à illustrer lol
D'abord : Définition !
Vois l'asymptote comme une ligne droite (littéralement !) qui s'approche de la courbe de ta fonction sans jamais la couper (elle ne la touche pas :P). Autrement dit : on trace une droite verticale / horizontale ou oblique qui ne touche pas notre fonction mais s'en rapproche seulement
==> C'est la notion de limite : limite donc que l'on va utiliser pour calculer Ces asymptotes
Moi je te conseille fortement de tracer tes courbes à la calculatrice d'une part ça sera plus parlant et de deux tu pourra déjà prédire des asymptotes ou non et tu pourras prédire les limites aussi (quand tu vas dans les tables ou tu as les y et x)
Asymptote verticale : C'est une droite parallèle à y qui va te permettre de contenir en quelque sort ta fonction par rapport à elle (je t'ai fais de jolis dessins pour que ce soit plus parlant !) Ici pour cette asymptote tu dois toujours avoir une fonction qui s'éloigne à l'infini (soit vers + ou -oo) vers un point x donc limite f(x) quand x tend x0 = +/- 00
Et c'est X qui représente ton asymptote, donc dans notre premier dessin l'asymptote verticale x = 1 (car limite de la fonction en 1 vers -oo)
Asymptote horizontale : même principe sauf cette fois parallèle à l'axe des abscisseS, donc l'asymptote passe par y et limite notre fonction
Ici pour une asymptote horizontale quand la fonction tend vers +/- l'infini notre fonction se rapproche d'une limite finie
Dans le cas de notre deuxième exemple avec f(x) = 1/x
Quand f(x) va vers +oo notre fonction tend vers 0 sans jamais l'atteindre et donc on trace une asymptote horizontal passant par un y
L'asymptote est y = 0
Du coup pour les deux la pas besoins de te casser la tête c'est des QCM pas besoins de démontrer si tu le vois à la calculette ca ira ;)
Un peu moins visualisable
Asymptote oblique : Pour en avoir une il faut deja que la condition suivante soit appliquée soit :
Limite en +/- oo quand la fonction tend vers +/- oo
Concrètement on voit une droite qui limite une partie supérieure et une partie inférieur de la fonction (si ca peut t'aider ;) )
Si tu as bien une asymptote oblique tu vas avoir un m (coefficient directeur) =/= 0 et un p (ordonnée à l'origine) m et p que tu calcules grâce aux formules du cours
Enfin branche parabolique :
Quand ta courbe semble regarder dans une direction mais tout en s'en éloignant, on dit que la courbe possède une branche parabolique dont l'axe est donné par la direction que regarde cette courbe
En gros c'est une asymptote qui est dirigé vers un axe soit x, soit y ou soit vers x=y
Par exemple la fonction x2 elle a une branche parabolique dirigé vers l'axe des ordonnées
Pour la différenciée de l'asymptote oblique c'est pas rapport à m et p. Dans le cas d'une branche parabolique p n'est pas définit
Après les explications du prof ne sont pas trop poussées alors ne perd pas ton temps la dessus
On s'accroche c'est bientôt la fin :love:
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Hello ::)
Voilà, dans la question 10E des PB, j'ai du mal à comprendre pourquoi ça ne correspond pas à ce qu'il y a dans notre cours ...
Dans la question on dit que : augmenter le risque d'erreur ou augmenter la taille de l'échantillon aura la même conséquence sur la précision des estimations
Pour moi ça me paraissait juste car la conséquence serait d'améliorer la précision et dans le cours pour améliorer la précision , on peut accepter un risque d'erreur plus élevé, ou augmenter la taille de l'échantillon
Aidez moi à comprendre ce qui ne va pas svp :love:
Salut ptitlu,
Alors en effet "augmenter le risque d'erreur ou augmenter la taille de l'échantillon aura la même conséquence" mais on s'arrête là : la conséquence sera une diminution de l'IC mais pas dans les mêmes proportions c'est pour ça que le " sur la précision des estimations " était faux. Par exemple, passer d'un risque de 0,05 à un risque de 0,10 ou augmenter la taille de l'échantillon de 100 personnes n'entrainera pas les mêmes modifications sur l'intervalle (au niveau quantitatif).
En prime, je te joins la photo du diapo du Pr Mauny (de CETTE ANNEE, attention ça a un peu changé) où c'est écrit tel quel ::)
N'hésite pas si tu as d'autres incompréhensions :bisouus:
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Bonsoir bonsoir ! ::)
J'ai un GROOOS problème en maths avec le chapitre "intervalles de confiance et de pari" :whip:
Je suis sûre que c'est "tout con", mais je bloque ... J'ai beau faire les annales du tuto et voir la correction.. toujours pas ! >:(
Donc, ce que je ne comprends pas c'est : comment calculer un intervalle de pari & comment calculer un intervalle de confiance ? Je n'arrive pas vraiment à voir quelle formule utiliser, et j'arrive encore moins à chercher dans la table ce qu'il faut chercher (si encore j'arrive à savoir quelle table il faut prendre ??? )
Ah oui et aussi je ne comprends pas comment procéder quand on nous demande de chercher la taille n de l'échantillon à partir du risque alpha et de l'incertitude absolue souhaitée .. ???
Voili voilou, j'espère que vous saurez un peu m'éclairer sur ces gentils petits intervalles sur lesquels je m'arrache les cheveux :whip:
Merciiii :love:
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Salut salut !
Je bloque complètement sur un test :
Pour les tests de Z unilatéraux : je ne comprend comment lire la valeur dans la table :
Si a = 5 % : il est écrit sur la table qu'il faut le diviser par 2 pour le lire. Je lis donc à l'endroit a = 0,025 (qui n'est pas tablée). Mais je crois me souvenir que pour ces tests, il faut utiliser la valeur 1,645 qui correspond à a = 0,10 ...
Quelle est la bonne valeur d'alpha à lire dans la table , ??? ???
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Bonjour, ma question a été oubliée je crois :modo:, je me permet de vous la reposer ::)
Bonjour, dans les partiels blancs de cette année, je ne comprends pas le raisonnement de la question 18.
En effet pour moi, l'amateur de gouters cherche a savoir si la répartition des pépites de chocolat est homogène entre 2 marques, sois H1: les 2 marques présente des cookies avec le même nombre de pépites non? Je me suis trompé pendant le partiel et la j'ai beau le revoir tranquillement chez moi je ne comprends toujours pas pourquoi les réponses ne sont pas la D pour H1 et... c'est tout car aucun H0 ne colle.
Est-ce que cela vient du test? Car sous H1 pour un test U il faut qu'il y ait une différence des 2 distributions, mais encore une fois ça ne colle pas avec l'énoncé..
Pouvez-vous m'expliquer? Merci beaucoup :bisous:
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Bonjour, ma question a été oubliée je crois :modo:, je me permet de vous la reposer ::)
Salut!
Elle n'a pas été oubliée, chaque tuteur essaye de répondre aux questions qui le concernent, d'autant plus quand c'est ses propres questions de partiels blancs.
Nous sommes aussi en révisions et en période d'exams donc le temps de réponse peut-être aussi un peu plus long. Mais soyez patients, on ne vous oublie pas.
Bref, après ce petit aparté, je peux répondre à ta question :
Dans le cas du test U de Mann et Whithney, on recherche bien sous H0 , une identité dans les 2 distributions et sous H1, une différence des 2 distributions.
La distribution dans le cadre de notre exercice est : le nombre de pépites de chocolat sur les cookies (pour chaque marque).
Ainsi, si on remplace on obtient H0 = Les deux marques présentent des cookies avec le même nombre de pépites de chocolat.
et H1 = Les deux marques présentent des cookies avec un nombre de pépites de chocolat différent.
Soit les réponses A et E.
Si tu mets la D pour H1, tu as simplement inversé le raisonnement avec celui de H0.
Bon courage pour la suite!
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Salut salut !
Je bloque complètement sur un test :
Pour les tests de Z unilatéraux : je ne comprend comment lire la valeur dans la table :
Si a = 5 % : il est écrit sur la table qu'il faut le diviser par 2 pour le lire. Je lis donc à l'endroit a = 0,025 (qui n'est pas tablée). Mais je crois me souvenir que pour ces tests, il faut utiliser la valeur 1,645 qui correspond à a = 0,10 ...
Quelle est la bonne valeur d'alpha à lire dans la table , ??? ???
Hey !
Effectivement, il faut utiliser 2α donc la valeur 1,645 dans le cas d'un test Z unilatéral et comparer la valeur calculée à cette valeur tabulée comme habituellement.
Nous n'avions pas eu d'ED utilisant ce test Z unilatéral l'année dernière donc je ne peux que me référer aux annales du tutorat comme preuve et à mes souvenirs.
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Bonsoir bonsoir ! ::)
J'ai un GROOOS problème en maths avec le chapitre "intervalles de confiance et de pari" :whip:
Coucou Lauuu,
Pour les recherches dans la table c'est Z(alpha) qui correspond à une valeur de loi normale centrée réduite que l'on trouve dans la table de la loi normale centrée réduite ;D (donnée par le Pr Mauny sur Moodle avec les différents documents dont vous aurez besoin pour le partiel).
Pour les différents intervalles :
- Intervalle de confiance : concerne l’estimation d’un paramètre inconnu à partir d’observations tirées d’un échantillon (échantillon --> population)
- Intervalle de pari : concerne la loi connue d’un paramètre (moyenne, proportion, ...), on veut déduire à partir des paramètres connus de la population les valeurs attendues dans un échantillon (population --> échantillon)
Ensuite pour les formules, elles sont identiques dans les deux cas, c'est l'interprétation de l'intervalle qui va changer. L'essentiel à retenir c'est :
- Si ça concerne une moyenne : m +/- Z(alpha)*racine (s^2/n) = m +/- Z(alpha)*s/racine(n)
- Si ça concerne un pourcentage (avec n>30) : p +/- Z(alpha)*racine (p(1-p)/n) avec p le pourcentage
Je te mets en pièce jointe les parties du diapo du prof qui son utiles pour la résolution des exercices avec les différentes formules.
Par exemple, si on veut un IC au risque alpha = 5% (ce qui pourra être également écrit comme un IC au seuil de confiance 95%, c'est la même chose) on va prendre la valeur Z(alpha) de la table pour alpha = 5% = 0,05 (entourée en rouge dans l'image en pièce jointe) qui sera Z(0,05) = 1,96.
Autre exemple, si on veut un IC au risque alpha = 10% (ce qui pourra être également écrit comme un IC au seuil de confiance 90%, c'est la même chose) on va prendre la valeur Z(alpha) de la table pour alpha = 10% = 0,10 (entourée en vert dans l'image en pièce jointe) qui sera Z(0,10) = 1,645.
Dans la plupart des exercices, on prendra Z(5%) = 1,96 mais ça peut ne pas être le cas
Pour déterminer la taille n de l'échantillon c'est le cheminement inverse : on part de la formule de l'IC soit par exemple m +/- Z(alpha)*s/racine(n) et on s'intéresse à ce qu'on nous donne comme données c'est-à-dire l'incertitude absolue qui correspond donc ici à ce qu'on ajoute/soustrait donc Z(alpha)*s/racine(n).
Si on considère qu'on demande une incertitude absolue de X on souhaite donc X=Z(alpha)*s/racine(n) et après on continue comme pour résoudre une équation :
- X=Z(alpha)*s/racine(n)
- X*racine(n)=Z(alpha)*s
- racine(n)=(Z(alpha)*s)/X
- n=((Z(alpha)*s)/X )^2
C'est identique pour l'autre formule, on pose la situation et on évolue petit à petit ! :great:
J'espère avoir répondu à toutes tes questions de manière claire :glasses:
Bon courage pour les révisions :love:
-
Bonjour,
Je ne comprends pas la différence entre une proportion et une répartition... :neutral:
Dans le chapitre sur la comparaison de pourcentages, on utilise des tests différents selon si c'est la comparaison d'une proportion observée à une proportion théorique ou si c'est la comparaison d'une répartition observée à une répartition théorique. Du coup, je n'arrive pas à choisir le test...
Bonne journée
Bisous :bisouus:
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Bonjour,
Je ne comprends pas la différence entre une proportion et une répartition... :neutral:
Dans le chapitre sur la comparaison de pourcentages, on utilise des tests différents selon si c'est la comparaison d'une proportion observée à une proportion théorique ou si c'est la comparaison d'une répartition observée à une répartition théorique. Du coup, je n'arrive pas à choisir le test...
Bonne journée
Bisous :bisouus:
Bonjour Lyzozome !
Ce que Pr Mauny appelle comparaison d'une proportion observée à une proportion théorique, dans mon année à moi le prof parlait de comparaison d'un pourcentage observé à un pourcentage théorique.. et ca devient tout de suite plus parlant :great: :great:
Dans la comparaison d'une proportion observée à une proportion théorique tu compares des pourcentages --> utilisation du test Z sur grand échantillon
Dans la comparaison d'une répartition observée à répartition théorique tu as la distribution d'une variable sur une population (= c'est la répartition théorique en pourcentage) et tu as aussi les données d'un échantillon que tu as tiré au sort au sein de la population = distribution observée (ce sont des données qui ne sont pas remis en pourcentage) --> utilisation du test de Khi2
Compare ces deux diapos du cours correspondant avec ces quelques explications :
DIAPO 10 pour la comparaison d'une proportion observée à une théorique
Théorique: 20% des souris présentent une proportion de cancers spontanés
Observée: sur un échantillon de 100 souris --> 6 donc P= 0,06 on retrouve un résultat sous forme de pourcentage pour l'échantillon
DIAPO 43 pour la comparaison d'une répartition observée à une répartition théorique
Théorique : distribution de la réponse tumorale dans la population en %
Observée : Echantillon de 200 patients et on note dans le tableau combien de patients on eu une réponse tumorale complète, partielle, stabilité, progression : en nombre de patient
J'espère que ça t'ira comme explication sinon n'hésite pas :love:
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Bonjour, j'ai une question par rapport a l'épreuve d'entrainement de Mauny.
Question 4, je fais la variance des hommes et je trouve bien s=12,68 cigarettes , alors pourquoi Mauny a dit que c'était faux?? Parce que ça devrait être 12,68 cigarettes (au carré)?
Je ne comprends pas vraiment....
Pourquoi est ce que la variance des femmes serait juste et pas celle des hommes? En sachant qu'avec la même formule je trouve les deux bons résultats....
Merci de m'aider je suis pomée un peu je crois..... :neutral: :neutral: :neutral: :neutral:
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Bonjour à tous,
Je ne comprends pas vraiment le principe des différentiels, dans le cours on fait plutôt avec les dérivées partielles de la fonction mais dans les exercices on fait plutôt avec les ln j'ai l'impression.. Comment on fait pour trouver la différentielle d'une fonction ? :modo: :modo: :modo:
Merci beaucoup à tous :bisouus: :bisouus:
Salut! :)
Bien souvent le but des exercices c'est de calculer des incertitudes, et pour ça, tu as besoin de passer ta fonction sous forme de logarithme car ça simplifie la chose pour avoir l'expression de l'incertitude relative à la fin. Dans ce cas là on parle de différentielle logarithmique. Ca te donne l'expression de df(x,y)/f(x,y).
Mais si on te demande de trouver la différentielle d'une fonction, c'est à dire df(x,y), alors là tu utilises la formule du cours qui est df(x,y) = (dérivée partielle par rapport à x)dx+ ( dérivée partielle par rapport à y) dy.
Mais bon honnêtement, si il y a un exercice sur les différentielles, ça sera plus la différentielle logarithmique qu'ils vont vous demander :)
Bon courage, bientôt les vacances :great:
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Bonjour, j'ai une question par rapport a l'épreuve d'entrainement de Mauny.
Question 4, je fais la variance des hommes et je trouve bien s=12,68 cigarettes , alors pourquoi Mauny a dit que c'était faux?? Parce que ça devrait être 12,68 cigarettes (au carré)?
Je ne comprends pas vraiment....
Pourquoi est ce que la variance des femmes serait juste et pas celle des hommes? En sachant qu'avec la même formule je trouve les deux bons résultats....
Merci de m'aider je suis pomée un peu je crois..... :neutral: :neutral: :neutral: :neutral:
Salut ! Le résultat que tu as trouvé aurait été juste si l'étude portait sur une population entière ! Dans la formule que tu as utilisé, tu as divisé le tout par n, c'est à dire par 38. Sauf que : Ici, il s'agit d'un échantillon, donc tu dois diviser par n-1, donc 37. La bonne formule et donc :
(642-78^2/38)/37 ! et tu obtiens 13,02 à peu près.
D'ailleurs, dans les propositions, si tu vois écrit "s", alors on s'intéresse à un échantillon, et si tu vois " σ" alors c'est une population :)
Voila bon courage, c'est bientôt fini ! :great:
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Bonjour,
1) je ne vois pas du tout comment on passe de d(xy) à xdy+ydx (question 4 ; PB 2016-17)
Ainsi dans la question c'est marqué a=cste du coup il faut l'enlever non ?? :modo:
2) la question 10 (PB 2016-2017 ) : pour moi c'est un échantillon du coup j'ai pas utilisé la même formule pour calculer la variance(donc ca m'embrouille un peu beaucoup
Merci d'avance :angel:
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Bonjour,
1) je ne vois pas du tout comment on passe de d(xy) à xdy+ydx (question 4 ; PB 2016-17)
Ainsi dans la question c'est marqué a=cste du coup il faut l'enlever non ?? :modo:
2) la question 10 (PB 2016-2017 ) : pour moi c'est un échantillon du coup j'ai pas utilisé la même formule pour calculer la variance(donc ca m'embrouille un peu beaucoup
Merci d'avance :angel:
Salut !
1) Dans ton cours il y a normalement des règles de calcul sur les différentielles, dont celle ci : d(xy) = xdy+ydx, donc c'est juste une application de la formule :) et pour a qui vaut une constante, effectivement tu peux l'enlever car sa différentielle vaut bien 0, mais ce n'est pas faux pour autant de le laisser dans ton calcul, ça revient au même :)
2) Effectivement si c'est un échantillon tu divises bien par n-1 et non pas par n... Je ne sais pas trop ce que le tuteur de l'année dernière avait voulu faire, soit il a considéré ça comme un population soit il s'est trompé...
Bon courage pour demain :love:
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Salut !
1) Dans ton cours il y a normalement des règles de calcul sur les différentielles, dont celle ci : d(xy) = xdy+ydx, donc c'est juste une application de la formule :) et pour a qui vaut une constante, effectivement tu peux l'enlever car sa différentielle vaut bien 0, mais ce n'est pas faux pour autant de le laisser dans ton calcul, ça revient au même :)
2) Effectivement si c'est un échantillon tu divises bien par n-1 et non pas par n... Je ne sais pas trop ce que le tuteur de l'année dernière avait voulu faire, soit il a considéré ça comme un population soit il s'est trompé...
Bon courage pour demain :love:
Merci beaucoupppp :love: :love: :love: