TUTORAT UE Biostatistiques Concours Blanc
|
|
- Huguette Lessard
- il y a 8 ans
- Total affichages :
Transcription
1 TUTORAT UE Biostatistiques Concours Blanc Lorsque cela n est pas précisé (explicitement ou implicitement), les tests sont réalisés à 5% en bilatéral QCM n 1 : Généralités sur les probabilités : a) Soit A et B, 2 événements indépendants : P(A B)=P(A) +P(B) - P(A) x P(B). b) Le nombre de façon de tirer p objets simultanément parmi n est égal à : n! / (n-p)!. c) Si P(A) = 0,4, P(B) = 0,25 et P(A B) = 0,01 alors les événements A et B sont dits indépendants. d) Le nombre de combinaisons de 13 cartes dans un jeu de 52 cartes est égal au nombre de façon de tirer 13 cartes dans le jeu en tenant compte de l'ordre divisé par le nombre de permutations dans une couleur (trèfle par exemple). e) Dans un arbre de probabilité, la probabilité qu'un chemin particulier se produise est égale à la somme de chaque probabilité des branches du chemin. QCM n 2 : Une population est exposée à 50% à un facteur E, on s'intéresse à l'association de ce facteur sur l'incidence d'une maladie M. Parallèlement, on étudie un test T, mis au point pour détecter cette maladie. Données : Incidence de la maladie chez les exposés : 0,56 Chez les exposés, 60% on un test positif. P (M/ E ) = 0,4. VPP=0,9. a) La sensibilité du test est sa capacité à détecter tous les malades. b) E peut être considéré comme un facteur protecteur de la maladie. c) La probabilité d'être malade parmi les exposés sachant que le test est positif est de 0,9. d) La probabilité que le test soit négatif sachant que l'on n'est pas malade est un critère d'efficacité du test. e) Si on augmente la proportion d'exposés, P(M/E) va augmenter. QCM n 3 : Généralité sur les tests et les variables : a) Lors de ces tests, on cherche à rejeter une hypothèse qu'on appelle hypothèse nulle. b) Le rejet de cette hypothèse nulle lorsqu'elle est vraie est appelé "manque de puissance" c) Pour une comparaison d'une moyenne observée µ 1 à une moyenne théorique µ 0, t α correspond à l'écart maximal (dans un espace mathématique particulier) que l'on peut tolérer entre µ 0 et µ 1 en prenant un risque de α % d'erreur en tenant compte de l écart-type. d) Lors de la comparaison de 2 moyennes observées venant respectivement des échantillons n1 et n2, il suffit que n1 ou n2 soit supérieur ou égal à 30 pour utiliser le test de l'écart réduit e) Lors d'un test de Student apparié, on calcule la différence des valeurs entre 2 échantillons pour avoir un seul échantillon de différence avec sa propre moyenne et le comparer à la population référence dont la différence moyenne δ= Tutorat UE4 Biostatistiques CCB 1 / 5
2 QCM n 4 : Je cherche à savoir si les notes obtenues à l'internat à Montpellier sont représentatives de celles obtenues dans la population totale des étudiants passant le concours : a) Je vais chercher à comparer une moyenne observée à une moyenne théorique. b) Sachant que mon échantillon contient 150 étudiants, je réalise un test de l'écart réduit à n-1 ddl. c) Le t obs dépend uniquement de la moyenne calculée, de la moyenne de la population et de l'écarttype. d) Si je veux comparer mon échantillon à un échantillon d'une autre ville réalisé pour une étude similaire, je ferais un test de l'écart réduit et utiliserais la même formule que précédemment. e) Si je rejette H 0 dans mes 2 études, cela veut dire que l'échantillon de Montpellier est représentatif de la population générale mais que l'échantillon de Montpelier n'est pas similaire à celui de l'autre ville. QCM n 5 : On compare la taille du saut de 10 puces avant et après injection d une substance sensée démultiplier leur force musculaire. a) On utilise un test de Student classique. b) Il s agit d une comparaison entre une différence de moyenne observée et une différence de moyenne théorique. c) La différence de moyenne théorique susnommée est considérée comme égale à 0. d) On utilise donc un test de Student à N1+N2-2 ddl. e) Si on avait seulement comparé l échantillon post injection avec la population générale, on aurait utilisé un test de l écart réduit. QCM n 6 : Les résultats d une colle de physique montrent que la variable X, note obtenue, suit une loi Normale dont on ignore les paramètres. Mais on est certain que P(X>13) = 0,0228 et P(X<2,5) = 0,0668. a) µ = 7 b) µ = 9 c) σ = 2 d) σ = 3 e) Les deux paramètres de cette loi Normale sont impossibles à calculer avec les données fournies QCM n 7 : Le dosage de l urée sanguine chez 8 patients a donné les résultats suivants (en g/l) : 0,25 0,28 0,27 0,32 0,33 0,30 0,34 0,31 a) est une estimation sans biais de µ. b) L estimation de la variance de la population est S²=0,0311. c) Pour calculer un intervalle de confiance sur la moyenne de la population, on doit supposer que l échantillon suit une loi Normale. d) L intervalle de confiance de la moyenne de la population au risque de 5% est : [0,235 ; 0,365]. e) L intervalle de confiance de la moyenne de la population au risque de 5% est : [0,274 ; 0,326] Tutorat UE4 Biostatistiques CCB 2 / 5
3 QCM n 8 : On étudie chez différents individus la taille d un gène polymorphe, le gène Pec. On a démontré que la variable X, taille du gène Pec, suivait une loi Normale d écart-type 15kb (Kilobase). De plus, on a calculé que P(X>121) = 0,0808. a) suit une loi Normale centrée réduite de moyenne µ et d écart-type σ. b) µ = 110 kb. c) µ = 120 kb. d) P(X=100) = 0. e) P(88< X < 115) = 0,6294. QCM n 9 : Une maladie M a une prévalence de. Soit la variable aléatoire X, nombre de personnes atteintes par cette maladie. On considère le nombre de personnes malades dans une ville de habitants. a) X suit une loi Binomiale de paramètre n= et p=0,0001. b) On peut approximer cette loi Binomiale par une loi de Poisson. c) Si on peut approximer cette loi par une loi de poisson, alors λ=20. d) au millième près. e) au millième près. QCM n 10 : Geneviève de Fontenay a remarqué que certaines de ses miss ont un tour de taille «excessif». On désire alors comparer le tour de taille de ces miss en fonction d une répartition Nord/Sud. On a : effectif nord = 8 et effectif sud = 7. Les groupes sont les suivants : Nord 61 cm 58 cm 59 cm 62 cm 63 cm 61 cm 59 cm 64 cm Sud 60 cm 58 cm 57 cm 59 cm 61 cm 60 cm 62 cm Le test sera réalisé en bilatéral. a) On utilise un test de Wilcoxon-Mann-Whitney. b) L hypothèse nulle H O est la suivante : la loi de distribution du groupe nord est différente de la loi de distribution du groupe sud. c) On observe U min = 18. d) On peut rejeter H O au risque de 5%. e) On peut rejeter H O au risque de 2%. QCM n 11 : Les études épidémiologiques : a) L épidémiologie se divise en trois branches : descriptive, analytique, évaluative. b) Les études épidémiologiques peuvent concerner des sujets sains et des sujets malades. c) L épidémiologie descriptive identifie les facteurs de risque. d) L épidémiologie évaluative ne concerne que des sujets malades. e) Les études épidémiologiques permettent le calcul d indicateurs de santé ou d indicateurs de risque Tutorat UE4 Biostatistiques CCB 3 / 5
4 QCM n 12 : Concernant les biais dans les études épidémiologiques : a) Ce sont des erreurs aléatoires. b) On ne peut pas limiter ces biais. c) Il existe seulement deux types de biais : de sélection, d information. d) Le biais d information résulte d erreurs de mesure sur l exposition ou sur la maladie. e) Pour être facteur de confusion sur la relation entre l exposition E et une maladie M, un facteur X doit satisfaire trois conditions : être un facteur de risque pour M, être associé à E, être une conséquence de E. QCM n 13 : Concernant les essais thérapeutiques : a) Le double aveugle est indispensable lorsque le traitement de référence est un placebo. b) Le Nombre de Sujets Nécessaires à inclure dans l étude varie dans le sens inverse du risque α, de la puissance β, de la variabilité σ et de la différence que l on souhaite mettre en évidence. c) Dans une analyse en intention de traiter, les patients qui présentent des écarts au protocole sont exclus de l analyse. d) Le critère de jugement principal doit impérativement être objectif. e) La variabilité σ et la différence attendue sont estimées à partir d études antérieures. QCM n 14 : Généralités : a) Quelque soit la taille de l échantillon, un tirage au sort sans remise ne peut être assimilé à un test indépendant. b) L âge et la couleur des yeux sont des valeurs qualitatives ordinales. c) La variable «poids du patient» classée sous la forme : maigre, normal, surpoids et obèse est une variable qualitative nominale. d) Calculer la médiane d une population permet de moins tenir compte des valeurs extrêmes. e) Calculer la variance permet de tenir compte des valeurs extrêmes. QCM n 15 : Une étude est menée sur l ensemble des maisons de retraite de Montpellier. Nous voulons savoir si le vaccin de la grippe A protège contre la grippe saisonnière. Nous avons inclus 300 pensionnaires n ayant été vaccinés que pour la grippe A et 185 ayant refusé d être vaccinés. Voici le résultat de l étude : Vacciné Non Vacciné TOTAL Grippe Absence de Grippe TOTAL a) Nous pouvons utiliser le test de l écart réduit. b) La correction de Yates est nécessaire. c) Le t obs est de 2.23 avec le test de l écart réduit. d) Le vaccin contre la grippe A a un effet protecteur pour la grippe saisonnière à α = 0,02. e) Il est possible de démontrer un effet protecteur du vaccin de la grippe A contre la grippe saisonnière à α = 0, Tutorat UE4 Biostatistiques CCB 4 / 5
5 QCM n 16 : Une deuxième étude est menée en parallèle. Nous suivons une population de 400 personnes sur deux ans. La première année 200 personnes attrapent la grippe saisonnière. La deuxième année tous les patients sont vaccinés contre la grippe A. Cette même deuxième année 26 personnes ayant déjà contracté la grippe l année précédente l attrapent de nouveau. 31 personnes n ayant pas attrapé la grippe la première année contractent la maladie. a) Le degré de signification du test vaut p = 0,5. b) Il faut proposer une correction de continuité. c) T obs = 9,987 avec le chi-deux. d) Nous pouvons rejeter H0 au seuil α = 0,05. e) Nous pouvons rejeter H0 au seuil α = 0,001. QCM n 17 : Nous voulons savoir si le fait d avoir la drépanocytose a un effet sur les formes graves de paludisme (neuropaludisme). Soit trois échantillons : A : 50 personnes homozygotes pour la drépanocytose B : 50 personnes hétérozygotes pour la drépanocytose C : 70 personnes ne présentant pas d allèle du gène de la drépanocytose Echantillon Neuropaludisme Absence de Neuropaludisme TOTAL A B C a) L hypothèse clinique est : le caractère homozygote ou hétérozygote à la drépanocytose n a aucun facteur prédictif sur la possibilité ou non de faire un neuropaludisme. b) Nous pouvons utiliser le test de l écart réduit. c) Nous sommes obligés d utiliser la correction de Yates. d) T obs = 13,90. e) Il est possible de conclure au seuil α = 0, Tutorat UE4 Biostatistiques CCB 5 / 5
Estimation et tests statistiques, TD 5. Solutions
ISTIL, Tronc commun de première année Introduction aux méthodes probabilistes et statistiques, 2008 2009 Estimation et tests statistiques, TD 5. Solutions Exercice 1 Dans un centre avicole, des études
Plus en détailLois de probabilité. Anita Burgun
Lois de probabilité Anita Burgun Problème posé Le problème posé en statistique: On s intéresse à une population On extrait un échantillon On se demande quelle sera la composition de l échantillon (pourcentage
Plus en détailTests paramétriques de comparaison de 2 moyennes Exercices commentés José LABARERE
Chapitre 5 UE4 : Biostatistiques Tests paramétriques de comparaison de 2 moyennes Exercices commentés José LABARERE Année universitaire 2010/2011 Université Joseph Fourier de Grenoble - Tous droits réservés.
Plus en détailTests de comparaison de moyennes. Dr Sahar BAYAT MASTER 1 année 2009-2010 UE «Introduction à la biostatistique»
Tests de comparaison de moyennes Dr Sahar BAYAT MASTER 1 année 2009-2010 UE «Introduction à la biostatistique» Test de Z ou de l écart réduit Le test de Z : comparer des paramètres en testant leurs différences
Plus en détailPrincipe d un test statistique
Biostatistiques Principe d un test statistique Professeur Jean-Luc BOSSON PCEM2 - Année universitaire 2012/2013 Faculté de Médecine de Grenoble (UJF) - Tous droits réservés. Objectifs pédagogiques Comprendre
Plus en détailChapitre 3 : Principe des tests statistiques d hypothèse. José LABARERE
UE4 : Biostatistiques Chapitre 3 : Principe des tests statistiques d hypothèse José LABARERE Année universitaire 2010/2011 Université Joseph Fourier de Grenoble - Tous droits réservés. Plan I. Introduction
Plus en détailChapitre 6 Test de comparaison de pourcentages χ². José LABARERE
UE4 : Biostatistiques Chapitre 6 Test de comparaison de pourcentages χ² José LABARERE Année universitaire 2010/2011 Université Joseph Fourier de Grenoble - Tous droits réservés. Plan I. Nature des variables
Plus en détailCours (7) de statistiques à distance, élaboré par Zarrouk Fayçal, ISSEP Ksar-Said, 2011-2012 LES STATISTIQUES INFERENTIELLES
LES STATISTIQUES INFERENTIELLES (test de Student) L inférence statistique est la partie des statistiques qui, contrairement à la statistique descriptive, ne se contente pas de décrire des observations,
Plus en détailItem 169 : Évaluation thérapeutique et niveau de preuve
Item 169 : Évaluation thérapeutique et niveau de preuve COFER, Collège Français des Enseignants en Rhumatologie Date de création du document 2010-2011 Table des matières ENC :...3 SPECIFIQUE :...3 I Différentes
Plus en détailProbabilités et Statistiques. Feuille 2 : variables aléatoires discrètes
IUT HSE Probabilités et Statistiques Feuille : variables aléatoires discrètes 1 Exercices Dénombrements Exercice 1. On souhaite ranger sur une étagère 4 livres de mathématiques (distincts), 6 livres de
Plus en détailVI. Tests non paramétriques sur un échantillon
VI. Tests non paramétriques sur un échantillon Le modèle n est pas un modèle paramétrique «TESTS du CHI-DEUX» : VI.1. Test d ajustement à une loi donnée VI.. Test d indépendance de deux facteurs 96 Différentes
Plus en détailFORMULAIRE DE STATISTIQUES
FORMULAIRE DE STATISTIQUES I. STATISTIQUES DESCRIPTIVES Moyenne arithmétique Remarque: population: m xμ; échantillon: Mx 1 Somme des carrés des écarts "# FR MOYENNE(série) MOYENNE(série) NL GEMIDDELDE(série)
Plus en détailCalculs de probabilités conditionelles
Calculs de probabilités conditionelles Mathématiques Générales B Université de Genève Sylvain Sardy 20 mars 2008 1. Indépendance 1 Exemple : On lance deux pièces. Soit A l évènement la première est Pile
Plus en détailBiostatistiques : Petits effectifs
Biostatistiques : Petits effectifs Master Recherche Biologie et Santé P. Devos DRCI CHRU de Lille EA2694 patrick.devos@univ-lille2.fr Plan Données Générales : Définition des statistiques Principe de l
Plus en détailT de Student Khi-deux Corrélation
Les tests d inférence statistiques permettent d estimer le risque d inférer un résultat d un échantillon à une population et de décider si on «prend le risque» (si 0.05 ou 5 %) Une différence de moyennes
Plus en détailTESTS D'HYPOTHESES Etude d'un exemple
TESTS D'HYPOTHESES Etude d'un exemple Un examinateur doit faire passer une épreuve type QCM à des étudiants. Ce QCM est constitué de 20 questions indépendantes. Pour chaque question, il y a trois réponses
Plus en détailTSTI 2D CH X : Exemples de lois à densité 1
TSTI 2D CH X : Exemples de lois à densité I Loi uniforme sur ab ; ) Introduction Dans cette activité, on s intéresse à la modélisation du tirage au hasard d un nombre réel de l intervalle [0 ;], chacun
Plus en détailProbabilités sur un univers fini
[http://mp.cpgedupuydelome.fr] édité le 7 août 204 Enoncés Probabilités sur un univers fini Evènements et langage ensembliste A quelle condition sur (a, b, c, d) ]0, [ 4 existe-t-il une probabilité P sur
Plus en détailEstimation: intervalle de fluctuation et de confiance. Mars 2012. IREM: groupe Proba-Stat. Fluctuation. Confiance. dans les programmes comparaison
Estimation: intervalle de fluctuation et de confiance Mars 2012 IREM: groupe Proba-Stat Estimation Term.1 Intervalle de fluctuation connu : probabilité p, taille de l échantillon n but : estimer une fréquence
Plus en détailChapitre III Le phénotype immunitaire au cours de la vie
Chapitre III Le phénotype immunitaire au cours de la vie Le phénotype immunitaire d un individu caractérise sa capacité à répondre, grâce aux effecteurs de l immunité adaptative, aux différents agents
Plus en détailBiostatistiques Biologie- Vétérinaire FUNDP Eric Depiereux, Benoît DeHertogh, Grégoire Vincke
www.fundp.ac.be/biostats Module 140 140 ANOVA A UN CRITERE DE CLASSIFICATION FIXE...2 140.1 UTILITE...2 140.2 COMPARAISON DE VARIANCES...2 140.2.1 Calcul de la variance...2 140.2.2 Distributions de référence...3
Plus en détailIntroduction à la Statistique Inférentielle
UNIVERSITE MOHAMMED V-AGDAL SCIENCES FACULTE DES DEPARTEMENT DE MATHEMATIQUES SMI semestre 4 : Probabilités - Statistique Introduction à la Statistique Inférentielle Prinemps 2013 0 INTRODUCTION La statistique
Plus en détailFeuille 6 : Tests. Peut-on dire que l usine a respecté ses engagements? Faire un test d hypothèses pour y répondre.
Université de Nantes Année 2013-2014 L3 Maths-Eco Feuille 6 : Tests Exercice 1 On cherche à connaître la température d ébullition µ, en degrés Celsius, d un certain liquide. On effectue 16 expériences
Plus en détailProbabilités conditionnelles Loi binomiale
Exercices 23 juillet 2014 Probabilités conditionnelles Loi binomiale Équiprobabilité et variable aléatoire Exercice 1 Une urne contient 5 boules indiscernables, 3 rouges et 2 vertes. On tire au hasard
Plus en détailUFR de Sciences Economiques Année 2008-2009 TESTS PARAMÉTRIQUES
Université Paris 13 Cours de Statistiques et Econométrie I UFR de Sciences Economiques Année 2008-2009 Licence de Sciences Economiques L3 Premier semestre TESTS PARAMÉTRIQUES Remarque: les exercices 2,
Plus en détailExercices sur le chapitre «Probabilités»
Arnaud de Saint Julien - MPSI Lycée La Merci 2014-2015 1 Pour démarrer Exercices sur le chapitre «Probabilités» Exercice 1 (Modélisation d un dé non cubique) On considère un parallélépipède rectangle de
Plus en détailExercices supplémentaires sur l introduction générale à la notion de probabilité 2009-2010
Exercices supplémentaires sur l introduction générale à la notion de probabilité 2009-2010 Exercices fortement conseillés : 6, 10 et 14 1) Un groupe d étudiants est formé de 20 étudiants de première année
Plus en détailIntroduction à l approche bootstrap
Introduction à l approche bootstrap Irène Buvat U494 INSERM buvat@imedjussieufr 25 septembre 2000 Introduction à l approche bootstrap - Irène Buvat - 21/9/00-1 Plan du cours Qu est-ce que le bootstrap?
Plus en détailCONCOURS D ENTREE A L ECOLE DE 2007 CONCOURS EXTERNE. Cinquième épreuve d admissibilité STATISTIQUE. (durée : cinq heures)
CONCOURS D ENTREE A L ECOLE DE 2007 CONCOURS EXTERNE Cinquième épreuve d admissibilité STATISTIQUE (durée : cinq heures) Une composition portant sur la statistique. SUJET Cette épreuve est composée d un
Plus en détailAnalyse de la variance Comparaison de plusieurs moyennes
Analyse de la variance Comparaison de plusieurs moyennes Biostatistique Pr. Nicolas MEYER Laboratoire de Biostatistique et Informatique Médicale Fac. de Médecine de Strasbourg Mars 2011 Plan 1 Introduction
Plus en détailLecture critique d article. Bio statistiques. Dr MARC CUGGIA MCU-PH Laboratoire d informatique médicale EA-3888
Lecture critique d article Rappels Bio statistiques Dr MARC CUGGIA MCU-PH Laboratoire d informatique médicale EA-3888 Plan du cours Rappels fondamentaux Statistiques descriptives Notions de tests statistiques
Plus en détailBaccalauréat ES Pondichéry 7 avril 2014 Corrigé
Baccalauréat ES Pondichéry 7 avril 204 Corrigé EXERCICE 4 points Commun à tous les candidats. Proposition fausse. La tangente T, passant par les points A et B d abscisses distinctes, a pour coefficient
Plus en détailProbabilités sur un univers fini
[http://mp.cpgedupuydelome.fr] édité le 10 août 2015 Enoncés 1 Proailités sur un univers fini Evènements et langage ensemliste A quelle condition sur (a,, c, d) ]0, 1[ 4 existe-t-il une proailité P sur
Plus en détailReprésentation d une distribution
5 Représentation d une distribution VARIABLE DISCRÈTE : FRÉQUENCES RELATIVES DES CLASSES Si dans un graphique représentant une distribution, on place en ordonnées le rapport des effectifs n i de chaque
Plus en détailLa problématique des tests. Cours V. 7 mars 2008. Comment quantifier la performance d un test? Hypothèses simples et composites
La problématique des tests Cours V 7 mars 8 Test d hypothèses [Section 6.1] Soit un modèle statistique P θ ; θ Θ} et des hypothèses H : θ Θ H 1 : θ Θ 1 = Θ \ Θ Un test (pur) est une statistique à valeur
Plus en détailEssais précoces non comparatifs : principes et calcul du nombre de sujets nécessaire
Essais précoces non comparatifs : principes et calcul du nombre de sujets nécessaire Sylvie CHABAUD Direction de la Recherche Clinique et de l Innovation : Centre Léon Bérard - Lyon Unité de Biostatistique
Plus en détailExercices de génétique classique partie II
Exercices de génétique classique partie II 1. L idiotie phénylpyruvique est une maladie héréditaire dont sont atteints plusieurs membres d une famille, dont voici l arbre généalogique : 3 4 5 6 7 8 9 10
Plus en détailProbabilités. C. Charignon. I Cours 3
Probabilités C. Charignon Table des matières I Cours 3 1 Dénombrements 3 1.1 Cardinal.................................................. 3 1.1.1 Définition............................................. 3
Plus en détailMETHODOLOGIE GENERALE DE LA RECHERCHE EPIDEMIOLOGIQUE : LES ENQUETES EPIDEMIOLOGIQUES
Enseignement du Deuxième Cycle des Etudes Médicales Faculté de Médecine de Toulouse Purpan et Toulouse Rangueil Module I «Apprentissage de l exercice médical» Coordonnateurs Pr Alain Grand Pr Daniel Rougé
Plus en détailProgrammes des classes préparatoires aux Grandes Ecoles
Programmes des classes préparatoires aux Grandes Ecoles Filière : scientifique Voie : Biologie, chimie, physique et sciences de la Terre (BCPST) Discipline : Mathématiques Seconde année Préambule Programme
Plus en détailBaccalauréat ES Antilles Guyane 12 septembre 2014 Corrigé
Baccalauréat ES Antilles Guyane 12 septembre 2014 Corrigé EXERCICE 1 5 points Commun à tous les candidats 1. Réponse c : ln(10)+2 ln ( 10e 2) = ln(10)+ln ( e 2) = ln(10)+2 2. Réponse b : n 13 0,7 n 0,01
Plus en détailEvaluation de la variabilité d'un système de mesure
Evaluation de la variabilité d'un système de mesure Exemple 1: Diamètres des injecteurs de carburant Problème Un fabricant d'injecteurs de carburant installe un nouveau système de mesure numérique. Les
Plus en détail23. Interprétation clinique des mesures de l effet traitement
23. Interprétation clinique des mesures de l effet traitement 23.1. Critères de jugement binaires Plusieurs mesures (indices) sont utilisables pour quantifier l effet traitement lors de l utilisation d
Plus en détailPROBABILITÉS CONDITIONNELLES
PROBABILITÉS CONDITIONNELLES A.FORMONS DES COUPLES Pour la fête de l école, les élèves de CE 2 ont préparé une danse qui s exécute par couples : un garçon, une fille. La maîtresse doit faire des essais
Plus en détailProbabilités (méthodes et objectifs)
Probabilités (méthodes et objectifs) G. Petitjean Lycée de Toucy 10 juin 2007 G. Petitjean (Lycée de Toucy) Probabilités (méthodes et objectifs) 10 juin 2007 1 / 19 1 Déterminer la loi de probabilité d
Plus en détailChapitre 1: Facteurs d'échelle
Chapitre 1: Facteurs d'échelle Des considérations générales sur la taille des objets ou des êtres vivants et leur influence sur différents paramètres, permettent d'établir simplement quelques lois ou tendances,
Plus en détailChapitre 3 : INFERENCE
Chapitre 3 : INFERENCE 3.1 L ÉCHANTILLONNAGE 3.1.1 Introduction 3.1.2 L échantillonnage aléatoire 3.1.3 Estimation ponctuelle 3.1.4 Distributions d échantillonnage 3.1.5 Intervalles de probabilité L échantillonnage
Plus en détailIntroduction aux Statistiques et à l utilisation du logiciel R
Introduction aux Statistiques et à l utilisation du logiciel R Christophe Lalanne Christophe Pallier 1 Introduction 2 Comparaisons de deux moyennes 2.1 Objet de l étude On a mesuré le temps de sommeil
Plus en détailLoi binomiale Lois normales
Loi binomiale Lois normales Christophe ROSSIGNOL Année scolaire 204/205 Table des matières Rappels sur la loi binomiale 2. Loi de Bernoulli............................................ 2.2 Schéma de Bernoulli
Plus en détailt 100. = 8 ; le pourcentage de réduction est : 8 % 1 t Le pourcentage d'évolution (appelé aussi taux d'évolution) est le nombre :
Terminale STSS 2 012 2 013 Pourcentages Synthèse 1) Définition : Calculer t % d'un nombre, c'est multiplier ce nombre par t 100. 2) Exemples de calcul : a) Calcul d un pourcentage : Un article coûtant
Plus en détailProbabilité et Statistique pour le DEA de Biosciences. Avner Bar-Hen
Probabilité et Statistique pour le DEA de Biosciences Avner Bar-Hen Université Aix-Marseille III 2000 2001 Table des matières 1 Introduction 3 2 Introduction à l analyse statistique 5 1 Introduction.................................
Plus en détailBases : Probabilités, Estimation et Tests.
Université René Descartes LMD Sciences de la Vie et de la Santé UFR Biomédicale, M1 de Santé Publique 45 rue des Saints-Père, 75 006 Paris Spécialité Biostatistique M1 COURS de BIOSTATISTIQUE I Bases :
Plus en détailCompte rendu de LA37 B, TP numéro 1. Evolution de la température et du degrée d'hydratation
4 6 8 2 4 8 22 26 3 34 38 42 46 5 54 58 62 66 7 74 78 83 89 96 8 44 Bertin Morgan Compte rendu de LA37 B, TP numéro. Les essais effectués par le laboratoire des ponts et chaussés nous ont fournis la température
Plus en détailDocument d orientation sur les allégations issues d essais de non-infériorité
Document d orientation sur les allégations issues d essais de non-infériorité Février 2013 1 Liste de contrôle des essais de non-infériorité N o Liste de contrôle (les clients peuvent se servir de cette
Plus en détailProbabilité. Table des matières. 1 Loi de probabilité 2 1.1 Conditions préalables... 2 1.2 Définitions... 2 1.3 Loi équirépartie...
1 Probabilité Table des matières 1 Loi de probabilité 2 1.1 Conditions préalables........................... 2 1.2 Définitions................................. 2 1.3 Loi équirépartie..............................
Plus en détailCouples de variables aléatoires discrètes
Couples de variables aléatoires discrètes ECE Lycée Carnot mai Dans ce dernier chapitre de probabilités de l'année, nous allons introduire l'étude de couples de variables aléatoires, c'est-à-dire l'étude
Plus en détailPOKER ET PROBABILITÉ
POKER ET PROBABILITÉ Le poker est un jeu de cartes où la chance intervient mais derrière la chance il y a aussi des mathématiques et plus précisément des probabilités, voici une copie d'écran d'une main
Plus en détailUE Ma401. 1.1 probabilité conditionnelle, indépendance, dénombrement
UE Ma401 1 EXERCICES 1.1 probabilité conditionnelle, indépendance, dénombrement Exercice 1 La probabilité pour une population d être atteinte d une maladie A est p donné; dans cette même population, un
Plus en détailProbabilités. I Petits rappels sur le vocabulaire des ensembles 2 I.1 Définitions... 2 I.2 Propriétés... 2
Probabilités Table des matières I Petits rappels sur le vocabulaire des ensembles 2 I.1 s................................................... 2 I.2 Propriétés...................................................
Plus en détailChapitre 7. Statistique des échantillons gaussiens. 7.1 Projection de vecteurs gaussiens
Chapitre 7 Statistique des échantillons gaussiens Le théorème central limite met en évidence le rôle majeur tenu par la loi gaussienne en modélisation stochastique. De ce fait, les modèles statistiques
Plus en détailCE QU IL FAUT SAVOIR PARTICIPATION À UN ESSAI CLINIQUE SUR UN MÉDICAMENT
CE QU IL FAUT SAVOIR PARTICIPATION À UN ESSAI CLINIQUE SUR UN MÉDICAMENT Sommaire Comment se fait la recherche sur un nouveau médicament? (page 1) A quoi sert la recherche sur un nouveau médicament? (page
Plus en détail1. Introduction...2. 2. Création d'une requête...2
1. Introduction...2 2. Création d'une requête...2 3. Définition des critères de sélection...5 3.1 Opérateurs...5 3.2 Les Fonctions...6 3.3 Plusieurs critères portant sur des champs différents...7 3.4 Requête
Plus en détailBaccalauréat ES/L Amérique du Sud 21 novembre 2013
Baccalauréat ES/L Amérique du Sud 21 novembre 2013 A. P. M. E. P. EXERCICE 1 Commun à tous les candidats 5 points Une entreprise informatique produit et vend des clés USB. La vente de ces clés est réalisée
Plus en détailÉquivalence et Non-infériorité
Équivalence et Non-infériorité Éléments d Introduction Lionel RIOU FRANÇA INSERM U669 Mars 2009 Essais cliniques de supériorité Exemple d Introduction Données tirées de Brinkhaus B et al. Arch Intern Med.
Plus en détailRelation entre deux variables : estimation de la corrélation linéaire
CHAPITRE 3 Relation entre deux variables : estimation de la corrélation linéaire Parmi les analyses statistiques descriptives, l une d entre elles est particulièrement utilisée pour mettre en évidence
Plus en détailPROBABILITES ET STATISTIQUE I&II
PROBABILITES ET STATISTIQUE I&II TABLE DES MATIERES CHAPITRE I - COMBINATOIRE ELEMENTAIRE I.1. Rappel des notations de la théorie des ensemble I.1.a. Ensembles et sous-ensembles I.1.b. Diagrammes (dits
Plus en détailN o d organisme. Rendement actuel Cible Justification de la cible
Plan qualité 2015-2016 pour Soins continus Bruyère Objectifs et initiatives d amélioration BUT Mesure Changement Initiatives prévues Dimension de la qualité Objectif Mesure/indicateur Unité/population
Plus en détailChapitre 1 I:\ Soyez courageux!
Chapitre 1 I:\ Soyez courageux! Pour ne rien vous cacher, le langage d'assembleur (souvent désigné sous le terme "Assembleur", bien que ce soit un abus de langage, puisque "Assembleur" désigne le logiciel
Plus en détailCOORDINATION NON COOPÉRATIVE: MÉTHODES D ENCHÈRES
COORDINATION NON COOPÉRATIVE: MÉTHODES D ENCHÈRES Cours 6c Principe Protocole centralisé, un commissaire-priseur/vendeur (auctioneer) et plusieurs enchérisseurs/acheteurs (bidders) Le commissaire-priseur
Plus en détailchoisir H 1 quand H 0 est vraie - fausse alarme
étection et Estimation GEL-64943 Hiver 5 Tests Neyman-Pearson Règles de Bayes: coûts connus min π R ( ) + ( π ) R ( ) { } Règles Minimax: coûts connus min max R ( ), R ( ) Règles Neyman Pearson: coûts
Plus en détailI. Cas de l équiprobabilité
I. Cas de l équiprobabilité Enoncé : On lance deux dés. L un est noir et l autre est blanc. Calculer les probabilités suivantes : A «Obtenir exactement un as» «Obtenir au moins un as» C «Obtenir au plus
Plus en détailSeconde et première Exercices de révision sur les probabilités Corrigé
I_ L'univers. _ On lance simultanément deux dés indiscernables donc il n'y a pas d'ordre. Il y a répétition, les dbles. On note une issue en écrivant le plus grand chiffre puis le plus petit. 32 signifie
Plus en détailCas clinique Enquête autour d un cas IDR vs IGRA Pr Emmanuel Bergot
Cas clinique Enquête autour d un cas IDR vs IGRA Pr Emmanuel Bergot Service de Pneumologie, CHU Côte de Nacre Centre de compétence régionale de l HTAP UMR INSERM 1086 «Cancers et Préventions», Université
Plus en détailNOTIONS DE PROBABILITÉS
NOTIONS DE PROBABILITÉS Sommaire 1. Expérience aléatoire... 1 2. Espace échantillonnal... 2 3. Événement... 2 4. Calcul des probabilités... 3 4.1. Ensemble fondamental... 3 4.2. Calcul de la probabilité...
Plus en détailANNUITES. Les annuités définissent une suite de versements identiques ou non effectués à intervalles de temps égaux. -annuités non constantes
ANNUITES I Notions d annuités a.définition Les annuités définissent une suite de versements identiques ou non effectués à intervalles de temps égaux. Le processus de versements dépend du montant de l annuité,
Plus en détail1 Comment faire un document Open Office /writer de façon intelligente?
1 Comment faire un document Open Office /writer de façon intelligente? 1.1 Comment fonctionne un traitement de texte?: les balises. Un fichier de traitement de texte (WRITER ou WORD) comporte en plus du
Plus en détailPARTICIPATION À UN ESSAI CLINIQUE SUR UN MÉDICAMENT CE QU IL FAUT SAVOIR
PARTICIPATION À UN ESSAI CLINIQUE SUR UN MÉDICAMENT CE QU IL FAUT SAVOIR SOMMAIRE COMMENT SE FAIT LA RECHERCHE SUR UN NOUVEAU MÉDICAMENT?...p. 3 À QUOI SERT LA RECHERCHE?...p. 4 QUELLES SONT LES GARANTIES?...p.
Plus en détail9 5 2 5 Espaces probabilisés
BCPST2 9 5 2 5 Espaces probabilisés I Mise en place du cadre A) Tribu Soit Ω un ensemble. On dit qu'un sous ensemble T de P(Ω) est une tribu si et seulement si : Ω T. T est stable par complémentaire, c'est-à-dire
Plus en détailCHAPITRE VIII : Les circuits avec résistances ohmiques
CHAPITRE VIII : Les circuits avec résistances ohmiques VIII. 1 Ce chapitre porte sur les courants et les différences de potentiel dans les circuits. VIII.1 : Les résistances en série et en parallèle On
Plus en détail6. Hachage. Accès aux données d'une table avec un temps constant Utilisation d'une fonction pour le calcul d'adresses
6. Hachage Accès aux données d'une table avec un temps constant Utilisation d'une fonction pour le calcul d'adresses PLAN Définition Fonctions de Hachage Méthodes de résolution de collisions Estimation
Plus en détailThéorie des sondages : cours 5
Théorie des sondages : cours 5 Camelia Goga IMB, Université de Bourgogne e-mail : camelia.goga@u-bourgogne.fr Master Besançon-2010 Chapitre 5 : Techniques de redressement 1. poststratification 2. l estimateur
Plus en détailEPREUVES AU CHOIX DU CANDIDAT. Durée : De 09 h 00 à 12 h 00 (Heure de Yaoundé, TU + 1)
1 CYCLE MST-A 30 JUIN 2010 10 ème Promotion 2010 / 2012 CONCOURS D ENTREE A L IIA DROIT EPREUVES AU CHOIX DU CANDIDAT Durée : De 09 h 00 à 12 h 00 (Heure de Yaoundé, TU + 1) Le candidat traitera au choix
Plus en détailExo7. Probabilité conditionnelle. Exercices : Martine Quinio
Exercices : Martine Quinio Exo7 Probabilité conditionnelle Exercice 1 Dans la salle des profs 60% sont des femmes ; une femme sur trois porte des lunettes et un homme sur deux porte des lunettes : quelle
Plus en détailPORTEFEUILLES SYMÉTRIE. Solution de placement façon fonds de pension
PORTEFEUILLES SYMÉTRIE Solution de placement façon fonds de pension MOINS ÉLEVÉ POTENTIEL DE RENDEMENT PLUS ÉLEVÉ PORTEFEUILLES SYMÉTRIE Portefeuille croissance Symétrie Portefeuille croissance modérée
Plus en détailExercices de dénombrement
Exercices de dénombrement Exercice En turbo Pascal, un entier relatif (type integer) est codé sur 6 bits. Cela signifie que l'on réserve 6 cases mémoires contenant des "0" ou des "" pour écrire un entier.
Plus en détailUniversité Paris 8 Introduction aux probabilités 2014 2015 Licence Informatique Exercices Ph. Guillot. 1 Ensemble fondamental loi de probabilité
Université Paris 8 Introduction aux probabilités 2014 2015 Licence Informatique Exercices Ph. Guillot 1 Ensemble fondamental loi de probabilité Exercice 1. On dispose de deux boîtes. La première contient
Plus en détailAnalyse stochastique de la CRM à ordre partiel dans le cadre des essais cliniques de phase I
Analyse stochastique de la CRM à ordre partiel dans le cadre des essais cliniques de phase I Roxane Duroux 1 Cadre de l étude Cette étude s inscrit dans le cadre de recherche de doses pour des essais cliniques
Plus en détailProjet SINF2275 «Data mining and decision making» Projet classification et credit scoring
Projet SINF2275 «Data mining and decision making» Projet classification et credit scoring Année académique 2006-2007 Professeurs : Marco Saerens Adresse : Université catholique de Louvain Information Systems
Plus en détailLa conversion de données : Convertisseur Analogique Numérique (CAN) Convertisseur Numérique Analogique (CNA)
La conversion de données : Convertisseur Analogique Numérique (CAN) Convertisseur Numérique Analogique (CNA) I. L'intérêt de la conversion de données, problèmes et définitions associés. I.1. Définitions:
Plus en détailLA NOTATION STATISTIQUE DES EMPRUNTEURS OU «SCORING»
LA NOTATION STATISTIQUE DES EMPRUNTEURS OU «SCORING» Gilbert Saporta Professeur de Statistique Appliquée Conservatoire National des Arts et Métiers Dans leur quasi totalité, les banques et organismes financiers
Plus en détailAnalyses de Variance à un ou plusieurs facteurs Régressions Analyse de Covariance Modèles Linéaires Généralisés
Analyses de Variance à un ou plusieurs facteurs Régressions Analyse de Covariance Modèles Linéaires Généralisés Professeur Patrice Francour francour@unice.fr Une grande partie des illustrations viennent
Plus en détailCorrection du baccalauréat STMG Polynésie 17 juin 2014
Correction du baccalauréat STMG Polynésie 17 juin 2014 EXERCICE 1 Cet exercice est un Q.C.M. 4 points 1. La valeur d une action cotée en Bourse a baissé de 37,5 %. Le coefficient multiplicateur associé
Plus en détailLES GENERATEURS DE NOMBRES ALEATOIRES
LES GENERATEURS DE NOMBRES ALEATOIRES 1 Ce travail a deux objectifs : ====================================================================== 1. Comprendre ce que font les générateurs de nombres aléatoires
Plus en détailIntroduction à la statistique non paramétrique
Introduction à la statistique non paramétrique Catherine MATIAS CNRS, Laboratoire Statistique & Génome, Évry http://stat.genopole.cnrs.fr/ cmatias Atelier SFDS 27/28 septembre 2012 Partie 2 : Tests non
Plus en détailObservation des modalités et performances d'accès à Internet
Observation des modalités et performances d'accès à Internet Avant-propos La base de cette étude est constituée par les informations collectées par l'outil Cloud Observer d'iplabel (chargement des différents
Plus en détailCorrélation entre deux classements. ρ Le coefficient de rang de Spearman
Corrélation entre deux classements Cas: échelle ordinale On peut utilisé le Rhô ρ Le coefficient de rang de Spearman Cours réalisé par Benjamin Putois Novembre 2008 bputois@gmail.com Indice statistique
Plus en détailCours de Tests paramétriques
Cours de Tests paramétriques F. Muri-Majoube et P. Cénac 2006-2007 Licence Ce document est sous licence ALC TYPE 2. Le texte de cette licence est également consultable en ligne à l adresse http://www.librecours.org/cgi-bin/main?callback=licencetype2.
Plus en détailLeçon 5. Systèmes de gestion à recomplétement périodique et stock de sécurité
CANEGE Leçon 5 Systèmes de gestion à recomplétement périodique et stock Objectif : A l'issue de la leçon l'étudiant doit être capable : dans le cadre des calendriers d approvisionnement à recomplètement
Plus en détailIFT3245. Simulation et modèles
IFT 3245 Simulation et modèles DIRO Université de Montréal Automne 2012 Tests statistiques L étude des propriétés théoriques d un générateur ne suffit; il estindispensable de recourir à des tests statistiques
Plus en détailSeconde Généralités sur les fonctions Exercices. Notion de fonction.
Seconde Généralités sur les fonctions Exercices Notion de fonction. Exercice. Une fonction définie par une formule. On considère la fonction f définie sur R par = x + x. a) Calculer les images de, 0 et
Plus en détail