Skip to main content
Global

11.0 : Prélude à la distribution du Khi

  1. Last updated
  2. Save as PDF
  • Page ID
    191479

    • \( \newcommand{\vecs}[1]{\overset { \scriptstyle \rightharpoonup} {\mathbf{#1}} } \) \( \newcommand{\vecd}[1]{\overset{-\!-\!\rightharpoonup}{\vphantom{a}\smash {#1}}} \)\(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\)\(\newcommand{\AA}{\unicode[.8,0]{x212B}}\)

    Vous êtes-vous déjà demandé si les numéros gagnants de loterie étaient répartis uniformément ou si certains numéros apparaissaient plus fréquemment ? Et si les types de films que les gens préféraient étaient différents selon les groupes d'âge ? Et si une machine à café distribuait à peu près la même quantité de café à chaque fois ? Vous pouvez répondre à ces questions en effectuant un test d'hypothèse.

    Voici une photo d'une pile de reçus d'épicerie. Les articles et les prix sont flous.
    Figure\(\PageIndex{1}\) : La distribution du Khi deux peut être utilisée pour trouver des relations entre deux éléments, comme les prix des épiceries dans différents magasins. (crédit : Pete/Flickr)

    Vous allez maintenant étudier une nouvelle distribution, celle qui est utilisée pour déterminer les réponses à de telles questions. Cette distribution s'appelle la distribution du Khi deux. Dans ce chapitre, vous découvrirez les trois principales applications de la distribution du Khi deux :

    1. le test de qualité de l'ajustement, qui détermine si les données correspondent à une distribution particulière, comme dans l'exemple de la loterie
    2. le test d'indépendance, qui détermine si les événements sont indépendants, comme dans l'exemple du film
    3. le test d'une variance unique, qui teste la variabilité, comme dans l'exemple du café