Pas de problèmesDarkDwarf a écrit :(au fait, ratchet, je n'ignore pas ta question faut juste que je prenne un peu de temps pour regarder)
L'IC pour n'importe quelle variable U est \([m_u\pm u_{\alpha }s_u]\).many a écrit :Bonjour
J'ai un problème avec le QCM 14 de 2013 :
Q14:
Item C, D, E : J'ai pas du tout compris le calcul de l'espérance et de la variance de D
Comment on peut dire que \(E(P_a) = \pi_a\) et de même pour b ?
J'ai cru comprendre qu'on faisait un genre de mixte entre \(IC_{95} = \mu \pm u_\alpha * \sigma\) et \(IC_{95} = p \pm u_\alpha * \sqrt{\frac{p(1-p)}{n}}\)
Mais globalement je comprends pas comment on peut dire que \(\sigma = \sqrt{\frac{p(1-p)}{n}}\)...
Je crois que je m'embrouille bêtement, si quelqu'un pouvait m'aider ça serait cool
Merci d'avance !
je ne sais pas trop d'ou vient le 0,25 mais à la fin on trouve 2/3 c'est sur :ratchet a écrit :Bonjour! Moi aussi pour le sujet 2008 il y a un truc que je n'arrive vraiment pas à comprendre!
Dans le QCM 3, d'où sort-on que P(F/NR)=0,25???
On sait juste que P(F/R)=0,75 mais alors c'est P(G/R)=0,25 pas P(F/NR)
Voilà je vois pas trop où mon raisonnement est faux et je n'ai pas compris que vous trouvez P(F/NR)
Aussi pour le 16A c'est pas plutôt un test d'égalité de moyennes observées?
J'aimerais juste aussi savoir: Dans les formules de n pour les test d'égalité d'une proportion observée/valeur donnée et de moyenne observée/moyenne vraie c'est bien un seul échantillon? Donc pas besoin de multiplier par 2?
Merci d'avance!
Nous sommes le 04 juin 2024, 00:42
Heures au format UTC+02:00Thème original par MannixMD
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