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RÉSUMÉ
La statistique interférentielle se divise en trois étapes principales : recueil des données, analyse pour déterminer le modèle probabiliste qui a engendré ces données, puis estimation pour éviter des erreurs d'interprétation. Cet article propose une application pratique directe de la théorie. A l’aide d’exemples numériques, il présente l’utilisation des tables statistiques relatives aux différentes lois classiques de probabilités.
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Lire l’articleAuteur(s)
-
Nathalie CHEZE : Statisticienne - Maître de conférences à l’université Paris X-MODALX
INTRODUCTION
Ce formulaire présente, à l’aide d’exemples numériques, l’utilisation des tables statistiques relatives aux différentes lois classiques de probabilités étudiées dans l’article précédent Statistique inférentielle- Estimation.
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Loi normale centrée réduite
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4. Loi de Fisher
Exemples de calculs de quantiles
-
Considérons une variable aléatoire X de loi F (3, 2)
Les tableaux 4 et 5 permettent de calculer le quantile F, pour la probabilité
![]()
et
![]()
d’une loi de Fisher F(ν1, ν2). Il existe évidemment des tables associées à d’autres probabilités.-
Que vaut F tel que
![]()
?
Cela revient à chercher P(X > F) = 0,05. Il suffit de se placer à l’intersection de la ligne degré de liberté du dénominateur égale à 2 et de la colonne degré de liberté du numérateur égale à 3 dans le tableau 4 et on obtient F = 19,164.
-
Que vaut F tel que
![]()
?
Il suffit de se placer à l’intersection de la ligne degré de liberté du dénominateur égale à 2 et de la colonne degré de liberté du numérateur égale à 3 dans le tableau 5 et on obtient 99,164.
-
Que vaut F tel que
![]()
?
La table donne seulement les probabilités
![]()
. On a vu, dans les remarques précédentes que la v.a.
![]()
-
et
d’une loi de Fisher F(ν1, ν2). Il existe évidemment des tables associées à d’autres probabilités.
?
?
?
. On a vu, dans les remarques précédentes que la v.a.
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