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Statistiques appliquées à la gestion

Étude de cas : Statistiques appliquées à la gestion. Rechercher de 53 000+ Dissertation Gratuites et Mémoires

Par   •  11 Octobre 2018  •  Étude de cas  •  2 345 Mots (10 Pages)  •  933 Vues

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MQT 2001

Statistiques appliquées à la gestion

Feuille d’identité

 Travail noté 2

SÉRIE B

Consignes :

  1. Remplissez soigneusement cette feuille d’identité et enregistrez-la sous ce nom : MQT2001_TN2B_VOTRE NOM. Ce document deviendra ainsi votre fichier-réponse.
  2. Rédigez ensuite vos réponses en prenant soin de les identifier clairement. N’oubliez pas de sauvegarder régulièrement!
  3. Révisez votre travail et enregistrez vos modifications.
  4. Consultez le site Web du cours, section Dépôt des travaux, afin d’acheminer en toute sécurité votre travail noté à votre personne tutrice.

NOM     YAMBA NGUEPNANG        

PRÉNOM      GAELLE SANDRINE        

NUMÉRO D’ÉTUDIANT     18155681        

TRIMESTRE     ETE        

ADRESSE      30 PROM SHERATON APPT4        

CODE POSTAL      H4X1N4        

TÉLÉPHONE DOMICILE             

TÉLÉPHONE TRAVAIL             

CELLULAIRE             

NOM DE LA PERSONNE TUTRICE     MARC ANDRE CARLE        

DATE D’ENVOI            

Réservé à l’usage de la personne tutrice

DATE DE RÉCEPTION             

DATE DE RETOUR             

NOTE    90/100        

Commencez la rédaction de votre travail à la page suivante.

[pic 1]

PROBLEME 1[a]

 1. L’hypothèse nulle est :

H : µ = µ

La contre-hypothèse est :

H : µ ≠ µ₀        

     2. La probabilité qu’une erreur de première espèce soit commise est de 5%

     3. L’équation de la statistique test est :

Z = (Ẋ͞ - µ₀)/(σ/√n)

      4.La règle de décision est :

D’après H et au seuil α= 0,05, les valeurs critiques de l’écart réduit sont Z₀₂₅=1,96 et -Z₀₂₅ = -1,96. On adoptera la règle de décision suivante :

Rejeter H si Z > 1,96 ou Z < -1,96, sinon ne pas rejeter H.

     5.Rejet ou pas de l’hypothèse nulle

Calcul de l’écart réduit

Z = (Ẋ͞ - µ)/(σ/√n)

Z=  (5,84-6)/(0,5/√64)

Z= -2,56 < -1,96. Donc nous rejetons H₀ et nous favorisos H1. 

Calcul de p

αp= 2. P(Zcal)

    = 2. P(Z <-2,56)

    = 2. (0,5-0,49477)

αp = 0,01046 < 0,05. L’hypothèse nulle est rejetée.

Calcul de la probabilité qu’une erreur de type 2 soit commise (β)

Calcul des valeurs critiques de la moyenne de l’échantillon

X1 - Zα/2 (σ/√n)

    =6 – 1.96. (0,5/√64)

X1= 5,8775

X2 =µ + Zα/2 (σ/√n)

     =6+ 1.96(0,5/√64)

X2 = 6,1225

β = P ((5,88-5,9)/0,5/√64)

   = P (-0,32 < Z < 3,52)

   = P (0

   = (0,49978) – (0,5-0,1255)

   = 0,49978 -0,3745[b]

β = 0,1253

La puissance du  test est 1-β = 1-0,1253 = 0,8747

PROBLEME 2[c]

1.Calcul de la moyenne de l’échantillon

X =(4,60+5,14+4,89+5,26+4,75+4,96+4,57+4,82+4,85+4,65+5,43+5,82)/12

X = 4,98

Calcul de l’écart-type

σ = ∑ (xi – X)2 / (n-1)

σ = 0,37

Hypothèses

Soit l’hypothèse nulle H0

On a :

H: µ = µ

H: µ ≠ µ

Seuil de signification

Le seuil de est de 0,05

Conditions d’application du test

Petit échantillon (n=12<30)

Statistique

L’Équation de la statistique est :

T=(X-µ)/(σ/√n). Il est distribué selon la loi de student avec v=n-1=11

Règle de décision

La règle de décision est :

D’après H et au seuil α= 0,05, les valeurs critiques de l’écart réduit sont t₀₂₅ ;11=2,2010 et -t₀₂₅ ;11 = -2,2010. On adoptera la règle de décision suivante :

Rejeter H si t > 2,2010 ou t < -2,2010, sinon ne pas rejeter H.

Calcul de l’écart réduit

Puisque n < 30, on aura :

T = (X-µ)/(σ/√n)

T = (4,98-4,8)/(0,37/√12)

T = 1,64 < 2,2010. Donc nous ne rejetons pas H. On conclut donc qu’il n y a pas de différence significative entre la quantité moyenne de café consommée et la moyenne nationale.[d]

2.a)

Hypothèses

Soit H₀ : µ = µ

              H1 :   µ < µ

Seuil de signification

Le seuil de sigification est α = 0,05

Conditions d’application du test

Echantillon très grand (n>30)

Statistique

L’équation statistique est :

Z = (X-µ)/(σ/√n)

...

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