Questions UE4 2015-2016

[GAWS]

merci beaucoup pour cette explication très détaillée. En fait là où je m'étais trompée c'est que j'avais pris le m pour chaque valeur (ma et mb) et n'avait pas fait de variance commune ^^
une dernière petite question: le nb il est censé être égal à 31 non? alors comment ca se fait qu'on prenne un test de student?
et quand on a des exos comme ca on fait pas le nombre total de patient pour déterminer notre n? (ici: na + nb = 29 + 31 = nombre total de patient)
si on ne fait pas un total, comment on fait si on a une population qui est inférieure à 30 patient, et une autre qui est supérieure à 30 patient? on choisit quel test du coup?

À ton service  Si tu as vu ta petite erreur c'est le principal 

Je vais reprendre point par point tes questions :

- "le nb il est censé être égal à 31 non?" : oui oui nb est bien égal à 31 car dans l'énoncé on te dit "Néanmoins, contrairement au bras B, seuls 29 patients ont pu être randomisés dans le bras A." Donc nb=31 et na=29 

- "alors comment ca se fait qu'on prenne un test de student?" : Ici on fait un t de Student car un des deux effectifs est strictement inférieur à 30 ! (na en l’occurrence). On aurait fait un Z si nb ET na auraient étés les DEUX supérieurs ou égaux à 30.

- "quand on a des exos comme ca on fait pas le nombre total de patient pour déterminer notre n? (ici: na + nb = 29 + 31 = nombre total de patient)" : Il ne faut pas faire une généralité en statistique, chaque test est différent, donc tu ne peux pas dire qu’a chaque fois tu travailles avec un seul et unique n (=na+nb).
Ici on en a pas besoin, n n'intervient pas dans la formule du t calculé, na et nb intervient  .
On aurait utilisé le ptit n si c’était un échantillon apparié (car ça rentre dans la formule du Z ou T calculé  ).

- Et donc pour répondre à ta dernière question : "si on ne fait pas un total, comment on fait si on a une population qui est inférieure à 30 patient, et une autre qui est supérieure à 30 patient? on choisit quel test du coup?" : Je répète, une des conditions d’application du t de student dans le cas de petits échantillons pour comparer 2 moyennes observées sur 2 échantillons indépendant est : na et/OU nB strictement inférieur à 30 

En espérant avoir été clair 

[claklou]

Bonjour !!😄

Petite question sur les tests non paramétriques et en particulier le test T de Wilcoxon...
On a résolu le problème pour les rangs dans le test U de Mann et Witney en cas d'ex æquo mais qu'en est il pour le test T ?
Comment fait on si on a des valeurs identiques ?🤔

Merci beaucoup ❤️😊

[GAWS]

Bonjour !!😄

Petite question sur les tests non paramétriques et en particulier le test T de Wilcoxon...
On a résolu le problème pour les rangs dans le test U de Mann et Witney en cas d'ex æquo mais qu'en est il pour le test T ?
Comment fait on si on a des valeurs identiques ?🤔

Merci beaucoup ❤️😊

Salut ! 

Alors, tout d'abord, ce cas avec les ex-aequo dans un test T de Wilcoxon est un cas qui est arrivé au tuto la semaine dernière. Petit soucis, ça n'était pas voulu car vous ne l'avez pas vu en cours.
J'ai pu en parler avec Mr MAUNY, il m'a confirmé que vous ne l'avez pas vu, donc je pense qu'il n'y a pas de raison que ça tombe aux partiels   

Mais on a trouvé une réponse 
Dans le test T de Wilcoxon, si tu as des ex aequo tu dois faire la moyenne des rangs attribués à tes ex-aequo (kezako?)

Comme tu peux le voir —en pièce-jointe— (ex repris de la 3ème khôlle du tuto) on a des ex-aequos.
- Avec les deux "1"
Le -1 est au rang 1
Le +1 est au rang 2
Donc, comme c'est des ex-aequo, on doit leurs attribuer un nouveau rang qui sera la moyenne de 1+2 donc : 3/2=1,5.
Ainsi -1 et +1 auront les deux le rang 1,5.
- Avec les trois "2"
Le -2 est au rang 3
L'autre -2 est au rang 4
Le +2 est au rang 5
Même raisonnement : on fait la moyenne de 3+4+5. Ce qui donne (3+4+5)/3 = 4
Donc -2,-2 et +2 auront le rang 4

J'espère que tu as compris 
Notez ça dans un coin de votre cours on ne sait jamais comme on dit, mais si vous l'avez pas vu en cours je ne pense pas que ce type de cas puisse tomber...

(Attention, je ne dis pas qu'un test T de Wilcoxon ne peut pas tomber hein  révisez bien vos tests, ça tombe et c'est trop cool les tests, c'est la vie <3 )

[claklou]

Coucou !!
Tout d'abord merci beaucoup, c'était super clair ! 💕
Et je suis désolée, je viens de me rentre compte effectivement que cela avait été traité avec la séance du Tuto ! (Je suis un peu tête en l'air!😌)
Donc encore merci ❤️ et vive les tests !! 😝

[Choou]

Merci beaucoup Azuran pour cette super réponse détaillée ! Je pense avoir mieux compris 

[PiouPiouu]

Bonjour! 

Concernant l’épreuve blanche du professeur Mauny (le sujet a été donné précédemment par Muserref), je ne comprends pas la démarche à faire pour trouver la différentielle logarithmique de la concentration (Q18). Même chose pour l’incertitude…

Je viens donc vous solliciter ! Merci d'avance ! 

[Azuran]

Bonsoir les copains   

Alors PiouPiouu,

Concernant l’épreuve blanche du professeur Mauny (le sujet a été donné précédemment par Muserref), je ne comprends pas la démarche à faire pour trouver la différentielle logarithmique de la concentration (Q18). Même chose pour l’incertitude…

On part de la formule de l'énoncé : c = c0 / kT * exp (- kt)
On utilise le logarithme népérien ln  : ln(c) = ln (c0 / kT * exp (- kt) )

Or ln(ab) = ln(a) + ln(b) et ln (a/b) = ln(a) - ln(b)

On obtient alors ln (c) = ln (c0/kT) + ln (exp (-kt))
                               = ln (c0) – ln (kT) + ln (exp (-kt))
                               = ln (c0) –  (ln (k) + ln (T) ) + ln (exp (-kt))
                               = ln (c0) – ln (k) – ln (T) + ln (exp (-kt))

De plus, ln (exp (a) ) = a donc ln (c) = ln (c0) – ln (k) – ln (T) - kt


On dérive ensuite en se rappelant que la dérivée de ln(x) = dx/x

On obtient alors : dln(c) = dc/c = dc0/c0 – dk/k – dT/T + d(-kt)

Enfin, pour d(-kt), on utilise la formule suivante : d(u*v) = u'*v + u*v'
                                                                    d(-kt)  = -dk*t + (-k*dt)
                                                                             = - tdk - kdt

Ainsi, on obtient : dln(c) = dc/c = dc0/c0 – dk/k – dT/T - tdk - kdt    -> réponse A et D



Pour l'incertitude relative, il suffit de remplacer chaque "d" par un "Δ", et on passe à la valeur absolue (concrètement, on remplace tous les signes - par des signes +)

On obtient : Δc/c = Δc0/c0 + Δk/k + ΔT/T + tΔk + kΔt      -> réponse A

On remplace par les valeurs de l'énoncé : Δc/c  = 0,5/4 + 0,01/0,5 + 0,1/3 + 1*0,01 + 0*0,5  = 0,1883 que l'on arrondi à 0,2 soit la réponse C ( Attention, l'incertitude relative n'a pas d'unité)


Enfin on calcule l'incertitude absolue Δc = Δc/c  * c
                                                      = 0,1883 * c0 / kT * exp (- kt)
                                                      = 0,1883 * 4 /(0,5*3) * exp (-0,5*1)
                                                      = 0,3 mg/mL                           -> réponse B et D


Voili voilou
Plein des bisous et de câlins   

             
         

[PiouPiouu]

Merci beaucoup Azuran, impossible de faire plus clair ! 

Je pensais qu'on pouvait trouver notre différentielle de façon plus simple, mais je vais pas faire la feignante non plus, on n'est pas à 2-3 calculs près ! 

Encore merci !!!!! 

[Choou]

Bonjour !

Dans le cours sur la comparaison de pourcentages, dans le grand II : comparaison de deux pourcentages observés (grands échantillons), on réalise un test Z pour séries appariées pour comparer l'effet de l'activité physique et d'une molécule sur la douleur de patients ayant un cancer.
Puis puis loin dans le cours (partie III), on veut comparer la même chose sauf qu'on fait un test du Khi 2 de Mac Nemar.
Donc j'en conclus que les deux tests différents sont possibles pour aboutir au résultat. Mais dans un exercice, on opterait pour quel test du coup ? Z ou Khi2 de Mac Nemar ?

Et aussi une chose que je ne comprends pas : dans le 1er cas, on est dans la partie comparaison de deux pourcentages observés alors que dans le 2ème cas on est dans la partie III : comparaison d'une répartition observée à une répartition théorique.
--> Pour la même chose un coup on dit que c'est une comparaison de deux pourcentages observés et un coup on parle de comparaison d'une répartition observée à une répartition théorique --> Pourquoi ?

Merci d'avance pour vos réponses et bon WE 

[Azuran]

Salut Choou,

Pour répondre à ta question, sache que les statistiques sont une science à part entière et que l'enseignement qui en est fait en première année est une initiation qui doit à la fois être suffisamment détaillée tout en épargnant toutes les subtilités de cette discipline. Du coup, je vais essayer d'être suffisamment clair sans pour autant entrer dans les détails.


En fait, pour la comparaison de pourcentages en séries appariées, il y a deux approches possibles :

Soit on considère les fréquences observées, qui sous certaines conditions (notamment une distribution normale),  te permettent d'effectuer un test du Z. Cependant, pour des raisons non explicitées en cours, tu peux également travailler sur les effectifs observés pour ce même test Z.

Soit on considère les effectifs observés, qui sous certaines conditions, te permettent de réaliser un test du Khi² de Mac Némar.

Comme tu l'avais deviné, il s'agit de deux approches différentes, qui ici, pour des raisons non explicitées en cours, aboutissent au même résultat. Du coup, je ne vois pas l'intérêt de proposer le choix entre les deux tests dans un même exercice, puisque cela ferait appel à des connaissances qui ne sont pas explicitées en cours...

Et aussi une chose que je ne comprends pas : dans le 1er cas, on est dans la partie comparaison de deux pourcentages observés alors que dans le 2ème cas on est dans la partie III : comparaison d'une répartition observée à une répartition théorique.
--> Pour la même chose un coup on dit que c'est une comparaison de deux pourcentages observés et un coup on parle de comparaison d'une répartition observée à une répartition théorique --> Pourquoi ?
 

Cela t'est expliqué au niveau de la diapositive n°55 du cours sur la comparaison de pourcentage : en fait, pour des raisons non explicitées, comparer deux séries appariées revient à comparer sur une proportion observée à une proportion théorique de 1/2.

Voili voilou, Continuez à persévérer en UE 4, Vous allez y arriver   

[Katniss]

Bonjour,
Juste une petite modification (j’espère que je ne me suis pas trompée) à réaliser dans le sujet des partiels blancs du tutorat 2013, pour le dernier exercice, le question 14 concernant le test Wilcoxon, la valeur calculée est 7 donc la réponse est B et non D (vaut 21) puisqu'il me semble que l'on prend la plus petite valeur des sommes calculées. 
Merci encore pour TOUT ce que vous faîtes !!! 

[Nawnaw]

Coucou 
J'aimerais savoir ce qu'est une probabilité à priori et à postériori ?
Merci 

[Azuran]

Bonsoir les petits foufous d'UE 4

Alors Katniss,

Bonjour,
Juste une petite modification (j’espère que je ne me suis pas trompée) à réaliser dans le sujet des partiels blancs du tutorat 2013, pour le dernier exercice, le question 14 concernant le test Wilcoxon, la valeur calculée est 7 donc la réponse est B et non D (vaut 21) puisqu'il me semble que l'on prend la plus petite valeur des sommes calculées. 
Merci encore pour TOUT ce que vous faîtes !!!

Effectivement, tu as raison  il y a bien une erreur ( ) : la valeur calculée est égale à 7.
D'ailleurs, la phrase de conclusion est FAUSSE également :

Attention : comme il s’agit d’un test non-paramétrique, pour rejeter H0 et accepter H1, il faut que Tcalc > Ttable, contrairement aux tests paramétriques.

La bonne phrase est :
Attention : comme il s’agit d’un test non-paramétrique, pour rejeter H0 et accepter H1, il faut que Tcalc < Ttable, contrairement aux tests paramétriques.


Alors Nawnaw,

Coucou 
J'aimerais savoir ce qu'est une probabilité à priori et à postériori ?
Merci 

Alors, la réponse à ta question se trouve sur la diapositive n°14 du cours sur les Probabilités du Professeur Mauny.
On considère deux éléments A et B :
P(B) = probabilité a priori : il s'agit en fait d'une probabilité que l'on a avant toute information sur A.

P(B si A) = probabilité a posteriori de B : il s'agit de la probabilité de B après que l’événement A se soit produit.

Voili voilou 
Plein de bisous  et Courage, vous allez y arriver 

[ppopy]

Bonjour j'aurais une petite question sur la corrélation linéaire..
dans le cours du prof, on nous donne un exemple, on calcul r=0,31 et on dit que du coup p est compris entre 0,02 et 0,05 mais je n'arrive pas a comprendre comment conclure.. on rejette H0 ou pas ?
merci d'avance pour votre aide en tout cas!     

[Choou]

Bonjour ! (Oui encore moi !)
D'abord merci Azuran pour ta réponse 
Dans la question 7 du tutorat n°2 je ne trouve pas de quel cours provient la formule utilisée :
IC(95%)=n*p+Z(alpha)*racinecarrée(n*p(1-p))
                     -

Pourriez vous me dire d'où elle vient ? Merci d'avance 

[Azuran]

Bonsoir les copains 

Alors ppopy,

Bonjour j'aurais une petite question sur la corrélation linéaire..
dans le cours du prof, on nous donne un exemple, on calcul r=0,31 et on dit que du coup p est compris entre 0,02 et 0,05 mais je n'arrive pas a comprendre comment conclure.. on rejette H0 ou pas ?

Du coup, comme pour un test paramétrique, il faut rechercher la valeur seuil de ton test statistique : tu prends la table du Coefficient de Corrélation Linéaire et tu recherches la case correspondant à l'intersection de ton ddl (c'est la ligne) ici ddl = 45 et de ton risque alpha (c'est la colonne) ici alpha = 0,05. Ainsi, tu trouves r(seuil) =0,2875.

Comme d'habitude tu compares cette valeur seuil à la valeur calculée, ici r=0,31 ce qui est supérieur à la valeur seuil donc tu rejettes H0 et tu acceptes H1. Cette démarche, que l'on appelle la règle de décision, t'est expliquée au niveau de la diapositive n°13 du cours sur la corrélation linéaire

Pour le degré de signification, tu recherches dans la ligne du même ddl (ici toujours 45), les valeurs qui encadre la valeur calculée (ici 0,31) : ici elle est comprise entre 0,2875 et 0,3384 ce qui correspond aux colonnes 0,05 et 0,02 donc 0,02 < p < 0,05.



Alors

Choou

,

Bonjour ! (Oui encore moi !)
D'abord merci Azuran pour ta réponse 
Dans la question 7 du tutorat n°2 je ne trouve pas de quel cours provient la formule utilisée :
IC(95%)=n*p+Z(alpha)*racinecarrée(n*p(1-p))

Héhé, c'est un plaisir de répondre à vos questions et de pouvoir vous aider 

Du coup, il s'agit  ni plus ni moins de la formule du cours qui est modifiée : IC(95%)=p+Z(alpha)*√([p(1-p)]/n)

En utilisant cette formule telle quelle, tu obtiendras des pourcentages, ici [0,0682 ; 0,0802]
Mais si tu veux exprimer cet intervalle de confiance en effectifs , il te suffit de multiplier l'intervalle par n :

IC(95%)= n*p + n*Z(alpha)*√([p(1-p)]/n)
           = n*p + Z(alpha)* n * √([p(1-p)] * 1 /√n   car √(a/b) = √(a) * 1/ √(b)
           = n*p + Z(alpha) *  √[p(1-p)] * n/√n         Or n/√n = √n car √a*√a = a
           = n*p + Z(alpha) *  √[p(1-p)] * √n            Or √n*√(p(1-p)) = √(n*p(1-p)) car √a*√b = √ab
           = n*p + Z(alpha) *  √(n*p(1-p))                 

On retrouve donc bien la formule utilisée dans le sujet de tutorat. Concrètement, elle n'a pas vraiment d'intérêt car pour trouver l'intervalle de confiance, il te suffit de multiplier les bornes de l'intervalle trouvé avec la formule du cours par l'effectif n (ici n = 10 000) :
[0,0682 ; 0,0802]  -(*10 000)> [682;802]

Voili voilou,
Bon courage pour demain, ça va être génial 

[Chloé P]

Bonjour petite question urgente, aux partiels on a le droit à deux calculatrices ? 

[Yumatï]

Coucou ! 
Dejà, merci pour ces partiels blancs,
J'aurai aimé savoir si à chaque fois qu'on utilise un test T de Student sur la différence il fallait calculer la nouvelles variable TEMPS 1 -TEMPS 2  (Question 16)
Aussi, je n'arrive pas à trouver comment on calculer une asymptote verticale... (Question 2 reponse D)

Et en passant, on utilise jamais Bernouilli "tout seul", on va toujours faire nos calculs en suivant la loi binomiale n'est-ce pas ?

Merci :)

[Nawnaw]

Coucou ! ☺️
J'ai une toute petite question, comment savoir si ce qu'on chercher un intervalle de confiance absolu ou relatif ?
Par ailleurs il n'y a pas de différence dans le calcul entre un intervalle de confiance et un intervalle de pari ?

Bisous ✨

[ptit luke]

Coucou ! 
Dejà, merci pour ces partiels blancs,
J'aurai aimé savoir si à chaque fois qu'on utilise un test T de Student sur la différence il fallait calculer la nouvelles variable TEMPS 1 -TEMPS 2  (Question 16)
Aussi, je n'arrive pas à trouver comment on calculer une asymptote verticale... (Question 2 reponse D)

Et en passant, on utilise jamais Bernouilli "tout seul", on va toujours faire nos calculs en suivant la loi binomiale n'est-ce pas ?

Merci :)

Salut Yumati !

Pour le test T sur la différence c'est indispensable de calculer la nouvelle variable Temps 1 - Temps 2 puisque la somme de toutes ces nouvelles variables est nécessaire dans la calcul de la valeur du test (qui te permettra de conclure). On cherche à prouver qu'il y a une différence de résultat en fonction des deux expériences, donc il faut forcément calculer les nouvelles variables.

Une asymtote verticale s'exprime sous la forme x = a (nombre quelconque), donc pour une valeur de x ou y tend vers +OO (infini) ou -OO, on peut alors définir l'équation de l'asymtote verticale x = a.

Et pour l'épreuve de Bernouilli et la loi Binomiale, en fait l'épreuve de Bernouilli, c'est une expérience avec seulement 2 issues (echec/succes), et la loi Binomiale c'est ce qui permet d'appliquer cette expérience plusieurs fois, donc oui en général dans les exos du concours où ils diront que cette expérience suit une épreuve de Bernouilli il faut appliquer la loi Binomiale !

Voilà j'espère que ça t'aidera :)