Comment utiliser la table de Z?
Si le signe de Z est positif cela signifie que l’on se situe à 2.5 σ à droite de la moyenne. Si on lit la valeur sur la table correspondant à 2.5 sur la deuxième page, on trouvera une probabilité de 0.9938. La valeur de 0.9938 correspond à la probabilité associée à toutes les valeurs inférieures à 25.
Comment utiliser la table de l’écart réduit?
La table indique la probabilité pour que l’écart-réduit égale ou dépasse, en valeur absolue, une valeur donnée , c’est-à-dire la probabilité extérieure à l’intervalle [- ; + ]. La probabilité s’obtient par addition des nombres inscrits en marge. Exemple : pour = 1,960 la probabilité est = 0,00 + 0,05 = 0,05.
Comment lire la table de Cochran?
On lit la valeur de Ctable dans la table de Cochran pour un risque généralement choisi à 5\% et pour n et k. Si Ctest est plus petit ou gal à Ctable , alors on accepte l’hypothèse selon laquelle les variance des populations sont égales entre elles. Dans le cas contraire, on rejette l’hypothèse d’égalité des variances.
Comment utiliser la table de la loi de Khi-deux?
La table donne la probabilité α pour que khi2 égale ou dépasse une valeur donnée, en fonction du nombre de degrés de liberté (d.d.l). Exemple : avec d.d.l. = 3, pour khi2 = 0.584 la probabilité est α = 0.90.
Quand utiliser la table de Student?
La table de Student ou table t donne la probabilité alpha pour que t égale ou dépasse, en valeur absolue, une valeur donnée, en fonction du nombre de degrés de liberté (d.d.l.).
Comment calculer la fonction de répartition de la loi normale?
Autrement dit, il existe une densité de probabilité, souvent notée φ pour la loi normale centrée réduite, telle que : N(dx) = φ(x) dx.
Comment lire une table de loi normale inversé?
Trouver t tel que P(-t≤ X ≤t)= 0,95. X est une variable aléatoire suivant la loi N(0 ; 1). Trouver la plus petite valeur de t dans la table telle que P(-t≤ X ≤t)≥ 0,99. Par lecture inverse, on trouve alors dans la table t= 2,58 (déjà vu précédemment).
Comment réduire un ecart type?
Moins vos données varient, plus votre estimation d’un paramètre de population est précise. En effet, réduire la variabilité de vos données permet de diminuer l’écart type et, par conséquent, la marge d’erreur de l’estimation.
Comment lire la table statistique de Student?
Dans la table, le quantile d’ordre 0.975 de la loi de Student avec 18 degrés de liberté se trouve donc `a l’intersection de la ligne ≪ k = 18≫ avec la colonne ≪ γ = 0.025≫. On obtient la valeur 2.101. Ce quantile est habituellement dénoté t18,0.025. On a donc t18,0.025 = 2.101.