Chapitre 2

Question 1

La statistique descriptive, elle a pour but de faire quoi?

Answer 1

mettre en évidence les relations qui existent entre deux séries d’observations considérés simultanément

Question 2

Quels types de relations y a-t-il entre deux séries d’observations et quelles sont les consequences?

Answer 2

Ech-Ech: R de Pearson -> Régression lineaire
Dichotomique-Ech: R bisériale
Ord - ord: R de Spearman
Nom - nom; Ord- ord; Ord - nom: x^2 d’indépendente

Question 3

Qu’est-ce qu’ un abscisse?

Answer 3

le valeur de x

Question 4

Qu’est-ce qu’un ordonnée?

Answer 4

Le valeur de y

Question 5

Qu’est-ce que la covariance?

Answer 5

mesure la tendance de deux variables à varier ensemble

Question 6

Quelle est la conséquence d’une covariance positive/ negative?

Answer 6

positive: variables augmentent ou diminuent ensemble
negative: inverse

Question 7

Qu’est-ce que la corrélation?

Answer 7

mesure normalisée de la covariance
-> de -1 à +1
-> +1 corrélation positive parfaite
-> -1 corrélation negative parfaite

Question 8

Qu’est-ce que la régression?

Answer 8

nature exacte de la covariance

Question 9

cov (x,y) > 0

Answer 9

relation forte positive

Question 10

cov (x,y) < 0

Answer 10

relation forte negative

Question 11

cov (x,y) = 0

Answer 11

pas de rélation

Question 12

Qu’est-ce que signifie PE?

Answer 12

Produit des écarts

Question 13

Qu’est-ce que le coefficient de corrélation de Pearson?

Answer 13

La notion de corrélation qui concerne la netteté de la relation linéaire entre deux variables
-> entre -1 et +1

Question 14

Si on a un valeur r qui est (relativement proche à) 0, peut-on dire qu’il n’y a pas une rélation?

Answer 14

non, seulement qu’il n’y a pas une rélation lineaire
-> peut-être autre type de relation

Question 15

Comment calcule-t-on y,b et a?

Answer 15

y = (cov(x,y):s^2x)(x-mx) +my
b = cov(x,y):s^2x
a = my-(cov(x,y):s^2x)mx

Question 16

Comment determine-t-on la variable x et la variable y (dans une texte)?

Answer 16

y en fonction á x

Question 17

Comment calcule-t-on le résidu?

Answer 17

Score observé - score prédit (par la regression)

Question 18

Comment appelle-t-on les valeurs calculées à l’aide de l’équitation de la droite de régression aussi?

Answer 18

valeurs estimées …
valeurs attendues …
… de la variable dépendante

Question 19

Quand peut-on supprimer un valeur extrême?

Answer 19

si on a de preuve qu’il y avait un problème (de correction, etc.)
-> il faut justifier cette décision

Question 20

Comment obtient-on le gain résiduel (GAINR)?

Answer 20

on ajuste une droite de régression entre les mésures post-tests et prétests effectuées au préalable pour le groupe contrôle
-> niveau de la groupe experimental prédit comme s’il n’y avait aucune différence
-> niveau prédit par ca droite soustrait de du score véritablement obtenu

Question 21

La gain résiduel, comment est-elle établit?

Answer 21

en fonction de la groupe contrôle
->le gain résiduel moyen de la groupe contrôle est égale a zéro

Question 22

Quand utilise-t-on r.bis et que peut on dire sur le résultat?

Answer 22

x qauntitative et y binaire
r.bis:
>0 => les subjets plus forts on trouvé la réponse correcte
<0 => les subjets plus faibles ont trouvé la réponse correcte
-> il y a un problème

Question 23

Comment est une fonction exponentielle (y=b*exp(a,x) a>0) représenté?

Answer 23

une droite au coefficient directeur positif dans un repère semi-logarithmique

Question 24

Comment est une fonction exponentielle (y=b*exp(a,x) a<0) représenté?

Answer 24

une droite au coefficient directeur negatif dans un repère semi-logarithmique