MQT 2001 TP 1

TRAVAIL NOTÉ 3 ^[a]

Série B

Feuille d’identité

Réservé à l’usage du professeur ou son délégué

Date de réception                             Date de retour                     

Note                     

Date d’envoi                     [pic 2]

PREMIER PROBLÈME^[b]

1

a)

H0 : u1 = u2 = u3 = u4

L’indice de blancheur des quatre détersifs (A, B, C et D), réputés être les meilleurs quant à leur capacité de rendre le linge « blanc », selon leur indice de blancheur est identique pour tous les détersifs

b)

c)

d)

e)

f)

Puisque F = 1.4498 < 5.292, on ne peut rejeter Ho : l’hypothèse nulle (Ho) est vraisemblable au seuil de 1%.

2

a)

La température de l’eau servira de blocs et les détersifs serviront de traitements.

b)

H0 : um1 = um2 = um3 = um4^[d]

L’indice de blancheur des 3 détersifs de catégorie moyenne est identique.

H1 : Les umj^[e]

L’indice de blancheur des 3 détersifs de catégorie moyenne n’est pas identique

c)

Test de l’hypothèse

Température : F0,05;2,4 = 6,94

F = 0,7458 < 6,94 on ne peut rejeter Ho : l’hypothèse nulle (Ho) est vraisemblable au seuil de 5%.

Détersifs : F0,05;2,4 = 6,94

F = 0,28719 < 6,94 on ne peut rejeter Ho : l’hypothèse nulle (Ho) est vraisemblable au seuil de 5%.^[g]

DEUXIÈME PROBLÈME^[h]

1. Voir Excel^[i]

1. 0,69773736

1. Oui, selon les résultats obtenus en 1, les points ont tendance à s’aligner selon une droite de pente positive. De plus, selon les résultats obtenus en 2 le coefficient de corrélation est de signe positif, c’est qui veut dire, une corrélation linéaire positive.

1. Oui, parce que les données sont dispersées, il y a tout de même une corrélation, mais une faible ^[j]corrélation.

1. Ŷi = 114,819332 + 0,01120821 Xi

1. 170,860357 millions de dollars

1. La^[k] valeur de 0,01120821, la pente de la droite, représente l’augmentation ^[l]du bénéfice directe pour une augmentation ^[m]des actifs. ^[n]De plus, la valeur de 114,819332, représente la valeur de Ŷi lorsque Xi est égale à 0. Dans notre cas on peut considérer que cette quantité est un montant approximatif du bénéfice fixe. ^[o]

1. Non, on ne peut pas utiliser l’équation de régression déterminée en 5 parce que la droite de régression ne s’applique qu’à l’intérieur de l’étendue des valeurs expérimentales qui ont été observées pour la variable explicative. Dans notre cas, l’intervalle de la variable explicative se situe entre 2812 et 7819^[p] millions de dollars et la valeur à estimer est de 29732 millions de dollars.

TROISIÈME PROBLÈME^[q]

1.  Voir Excel^[r]

1. Le nuage de points nous indique que ces deux valeurs varient dans le même sens. Les points ont tendance à s’aligner selon une droite de pente positive. Une liaison linéaire entre le nombre de mouvements assemblés et le résultat du test de motricité semble très plausible. Le calcul de la droite de régression est approprié.

1. 0,92526706

1. X (Variable explicative) = Résultats au test de dextérité

Y (Variable dépendante) = Quantité de composantes assemblées