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QCM4, 2021-2022 session 1


RayanZ
Go to solution Solved by Movgde,

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  • Tuteur

Salut,

 

Je lisais la correction de l'item C du QCM 4 qui explique que dans l'échantillon, la variance est égale à o2. Pourquoi pour l'item B la moyenne n'est pas centrée sur m au lieu de 𝛍 vu qu'on est aussi dans l'échantillon ? 

 

Merci

Aussi concernant la 8B, si on répond vrai, ça veut dire qu'on sous-entend que ces exercices ne peuvent pas être défavorables mais rien ne laisse présager avant l'étude que la rééducation ne va pas faire baisser le score de Karnofsky non ? 

 

Merci

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  • Ancien Responsable Matière
Il y a 15 heures, RayanZ a dit :

Je lisais la correction de l'item C du QCM 4 qui explique que dans l'échantillon, la variance est égale à o2. Pourquoi pour l'item B la moyenne n'est pas centrée sur m au lieu de 𝛍 vu qu'on est aussi dans l'échantillon ? 

Pour la correction de l'item C, c'est un errata, la variance devrait être égale à σ²/n . Et pour la B, faut juste savoir le théorème qui indique que lorsque n est grand, l'estimation de la moyenne mu dans la population suit une loi normale avec une espérance (moyenne) E(X)=𝛍 et une variance V(X) = σ²/n.

 

Il y a 15 heures, RayanZ a dit :

Aussi concernant la 8B, si on répond vrai, ça veut dire qu'on sous-entend que ces exercices ne peuvent pas être défavorables mais rien ne laisse présager avant l'étude que la rééducation ne va pas faire baisser le score de Karnofsky non ?

Alors l'hypothèse alternative va influencer la valeur seuil/p-value donc le fait qu'on rejette ou non, donc si en effet se montre comme étant défavorable bah on pourra montrer qu'il existe un lien.

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  • Tuteur
il y a 21 minutes, Movgde a dit :

Pour la correction de l'item C, justement elle dit l'inverse que sigma est utilisé pour les variances au sein de la population et non de l'échantillon. Et pour la B, faut juste savoir le théorème qui indique que lorsque n est grand, l'estimation de la moyenne mu dans la population suit une loi normale avec une espérance (moyenne) E(X)=𝛍 et une variance V(X) = σ²/n.

Salut, merci pour ta réponse. Ce que je voulais dire c'était que la B et la C avaient al même formulation, donc pourquoi ça serait pas m pour la B ? Puisque l'échantillon est centré sur la moyenne de l'échantillon "m" qui n'est pas forcément la moyenne "mu" de la population non ? (je comprends que le C ce soit o2 puisqu'on est dans l'échantillon mais pour la B on est aussi dans l'échantillon pour moi en gros)

 

il y a 23 minutes, Movgde a dit :

Alors l'hypothèse alternative va influencer la valeur seuil/p-value donc le fait qu'on rejette ou non, donc si en effet se montre comme étant défavorable bah on pourra montrer qu'il existe un lien

Parfait merci ! 

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  • Ancien Responsable Matière

Coucou @RayanZ !

 

il y a 6 minutes, RayanZ a dit :

Ce que je voulais dire c'était que la B et la C avaient al même formulation, donc pourquoi ça serait pas m pour la B ? Puisque l'échantillon est centré sur la moyenne de l'échantillon "m" qui n'est pas forcément la moyenne "mu" de la population non ? (je comprends que le C ce soit o2 puisqu'on est dans l'échantillon mais pour la B on est aussi dans l'échantillon pour moi en gros)

Pour moi il y a un souci dans l'explication de la correction. En gros d'après le TCL, la distribution de la moyenne estimé est centrée sur la moyenne µ (item B vrai) et avec comme variance σ²/n (item C faux car il fallait penser à diviser par n). T'en penses quoi @Movgde ? 

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N'hésite pas si tu as des questions ! 🥰

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  • Ancien Responsable Matière

J'étais en train d'écrire pour dire c'était un errata dans la correction et que la variance devrait être égale à σ²/n . @Flèche

Je modifie mon précédent message pour plus de clarté ! 😀

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  • Ancien Responsable Matière
  • Solution

Le théorème central limite ne s’appliquerait pas dans ce cas là, donc ça ferait aucun sens car le mu et le sigma sont l’espérance/la variance de la moyenne estimée. 
Donc dans le cas du TCL on parlera jamais de la population. 

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