Ancien Responsable Matière Lénouillette Posted January 12, 2019 Ancien Responsable Matière Share Posted January 12, 2019 Buenas tardes muchachos ! Voilà mes quelques questions par rapport à cette annale Item 1D (vrai) : pour être sûre que j'ai bien compris. Ici, l'asymptote verticale est atteinte en x = 0. Donc les bornes de l'intervalle de définition sont autorisées pour les asymptotes (parce que ce sont des limites), mais pas pour les extrema, c'est bien ça ? Item 12E (vrai) : bon j'aime pas trop le test du chi2 (et il me le rend bien), du coup je comprends pas bien quels vont être les 4 termes qu'on va sommer ? Item 13A (vrai) : je comprends pas ce qu'ils veulent dire par là, si je peux avoir une traduction, ça serait pas de refus Item 18D (vrai) : bon, ma question est un peu conne mais c'est pas grave. En cherchant dans les items résolus, j'ai compris que le calcul était 980*10 + 20*8 = 9960. Donc ça veut dire qu'à partir du moment où la maladie se déclenche, on considère qu'il n'y a plus d'exposition au facteur de risque ? Voilà, merci par avance ! Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
Solution Chat_du_Cheshire Posted January 12, 2019 Solution Share Posted January 12, 2019 Holàààà Item 1D oui absolument d'ailleurs y'a 2 asymptotes verticales : en x=0+ et x=1- Item 12E Tu vas sommer les 2 dernières distributions soit un effectif attendu au final de 75,9+4,2 pour les hommes (donc >5) et 69,1+3,8 pour les femmes (donc >5) Item 13A Oui on te dit dans le cours que la puissance augmente quand : alpha augmente n augmente variance diminue l'écart entre les valeurs des paramètres d'intérêt sous H0 et sous H1 augmente (perso' j'avais pas cherché à comprendre vu qu'ils demandent que ça) Item 18D Oui question d'éthique on va dire, si tu deviens M+ on arrête l'exposition pour pas aggraver ton cas Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
Ancien Responsable Matière Lénouillette Posted January 12, 2019 Author Ancien Responsable Matière Share Posted January 12, 2019 C'est tout bon merci bien ! Sauf ça : il y a 15 minutes, Chat_du_Cheshire a dit : Item 12E Tu vas sommer les 2 dernières distributions soit un effectif attendu au final de 75,9+4,2 pour les hommes (donc >5) et 69,1+3,8 pour les femmes (donc >5) Donc la statistique de test, ça donnera ça ? On va mélanger hommes + femmes pour faire notre comparaison ? Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
Chat_du_Cheshire Posted January 12, 2019 Share Posted January 12, 2019 il y a 5 minutes, lenouillette a dit : C'est tout bon merci bien ! Sauf ça : Donc la statistique de test, ça donnera ça ? On va mélanger hommes + femmes pour faire notre comparaison ? nop ici tu compares 2 distributions donc faut pas les mélanger, ce que tu vas mélanger c'est les hommes de 40-59 ans avec les hommes de >= 60 ans, et les femmes de 40-59 ans avec les femmes de >= 60 ans, c'est ce que t'as très bien fait dans le calcul de ta statistique de test ! Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
Ancien Responsable Matière Lénouillette Posted January 12, 2019 Author Ancien Responsable Matière Share Posted January 12, 2019 il y a 9 minutes, Chat_du_Cheshire a dit : nop ici tu compares 2 distributions donc faut pas les mélanger, ce que tu vas mélanger c'est les hommes de 40-59 ans avec les hommes de >= 60 ans, et les femmes de 40-59 ans avec les femmes de >= 60 ans, c'est ce que t'as très bien fait dans le calcul de ta statistique de test ! Donc on aura une seule statistique de test qui va permettre de comparer les hommes et les femmes. Et au préalable, pour calculer la statistique de test, on aura 4 catégories : hommes de moins de 40 ans hommes de 40 ans ou plus femmes de moins de 40 ans femmes de 40 ans ou plus Est-ce que c'est ça ? Et le regroupement qu'on a fait, c'est pour avoir des effectifs théoriques supérieurs à 5, et ainsi pouvoir appliquer le test du chi2 ? Et pour être sûre que j'ai bien compris ce que tu m'as expliqué la dernière fois, avec le regroupement, on aura (k-1)*(l-1) ddl = (2-1)*(2-1) ddl = 1 ddl. Alors que sans regroupement, en faisant comme si les effectifs théoriques étaient supérieurs à 5, on aurait eu (3-1)*(2-1) = 2 ddl. C'est ça ? Révélation Désolée, je te harcèle de questions haha Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
Chat_du_Cheshire Posted January 12, 2019 Share Posted January 12, 2019 il y a 2 minutes, lenouillette a dit : Donc on aura une seule statistique de test qui va permettre de comparer les hommes et les femmes. Et au préalable, pour calculer la statistique de test, on aura 4 catégories : hommes de moins de 40 ans hommes de 40 ans ou plus femmes de moins de 40 ans femmes de 40 ans ou plus Est-ce que c'est ça ? Et le regroupement qu'on a fait, c'est pour avoir des effectifs théoriques supérieurs à 5, et ainsi pouvoir appliquer le test du chi2 ? Et pour être sûre que j'ai bien compris ce que tu m'as expliqué la dernière fois, avec le regroupement, on aura (k-1)*(l-1) ddl = (2-1)*(2-1) ddl = 1 ddl. Alors que sans regroupement, en faisant comme si les effectifs théoriques étaient supérieurs à 5, on aurait eu (3-1)*(2-1) = 2 ddl. C'est ça ? Révéler le contenu masqué Désolée, je te harcèle de questions haha yep 4 catégories d'où une somme de 4 termes et oui on regroupe pour valider la condition de validité du Chi2 (supérieurs ou égaux à 5) et oui aussi, perte d'1 ddl ici en regroupant nos 2 distributions ! pas de soucis Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
Ancien Responsable Matière Lénouillette Posted January 12, 2019 Author Ancien Responsable Matière Share Posted January 12, 2019 Parfait merci infiniment !!! Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
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