Module 4 Flashcards
Quelle est la différence (lorsqu’on parle de probabilité) entre le point de vue analytique et le point de vue fréquentiste
Contrairement à l’approche analytique, on ne connaît pas la totalité du système à l’étude
(Ex: on ne sait pas combien de chansons de chaque type se trouve dans la liste de lecture)
Vrai ou faux
Dans le point de vue fréquentiste, le calcul de probabilité est basé sur une approche plus expérimentale, soit le prélèvement avec remise.
Plus le nombre d’essais (aka les sélections aléatoires) est petit plus l’estimation des probabilités est précise
Faux
La première partie est vrai, mais il faut plutôt dire que plus le nombre d’essais est grand, plus l’estimation des probabilités est précise
Qu’est-ce qu’une probabilité subjective
C’est la croyance d’un individu sur la probabilité d’occurence d’un événement
(Pas basée sur des calculs mathématiques)
Vrai ou faux
Un événement en probabilités peut être plus ou moins n’importe quoi
Vrai
Associer les définitions à leur concept
1. L’occurrence (ou la non occurrence) d’un événement n’affecte pas l’occurence (ou la non occurrence de l’autre)
Ex: résultat de deux lancers de dés; vote de deux personnes choisies au hasard
- L’occurrence (ou la non occurrence) d’un événement affecte l’occurence (ou la non occurrence de l’autre)
Ex: couleur des cheveux d’un enfant et de ceux de sa mère biologique, le vote de deux membres de la même famille
- Événements indépendants
- Évènements dépendants
À quel concept réfère cette énoncé
«L’occurrence d’un évènement exclut l’occurrence de l’autre événement»
Donne un exemple de ce concept
Évènements mutuellement exclusifs
Ex: le fait que je sois au Qc exclut la possibilité que je sois en train de marcher en Suède avec Omar Rudberg
Quelle est l’équation de la loi additive en probabilités et explique cette équation
p(A ou B) = p(A) + p(B)
Dans la loi additive, les évènements sont mutuellement exclusifs (donc soit tu observes A soit tu observes B). La probabilité d’observer l’un ou l’autre est donc égale à la somme de leur probabilité
Ex: Ma playlist contient 15 chansons de We Three (W), 30 chansons de Novo Amor (N) et 55 chansons de James Arthur (J) Quelle est la probabilité que la prochaine chanson qui soit jouée soit une de We Three ou de Novo Amor?
p(W ou N)= p(W) + p(N)
p(W ou N)= 15/100 +30/100
p(W ou N)= 0,45 ou 45%
Quelle est l’équation de la loi multiplicative en probabilités
p(A,B) = p(A) x p(B)
* «,» signifie et
Vrai ou faux
La probabilité d’observer conjointement deux évènements dépendants peut se calculer grâce à la loi multiplicative (où l’on multiplie les probabilités des évènements en jeux)
Faux, dans la loi multiplicative, on calcule une probabilité à partir d’événements INDÉPENDANTS (ex: prélèvements avec remise)
Qu’est-ce que la probabilité conditionnelle?
La probabilité qu’un événement survienne EN SACHANT QU’un autre s’est produit
p(A|B)
L’hypothèse nulle stipule l’[1] de différence ou un effet [2] du traitement
L’hypothèse alternative correspond à ce que le chercheur ou la chercheuse veut [3]
- Absence
- Inverse
- Démontrer
Dans le test de signification de l’hypothèse nulle, le test est effectué sur H0 et le but est de rejeter H0
Pq tester une hypothèse qui postule une absence d’effet, soit l’inverse de ce que l’on veut démontrer
Car une hypothèse ne peut jamais être prouvée, elle ne peut qu’être éventuellement réfutée
Lorsqu’il est plutôt rare d’observer une valeur D (probabilité petite) quand H0 est vraie, alors H0 doit être [1]. On [2] donc H0
Lorsqu’il est commun d’obtenir cette valeur lorsque H0 est vraie (probabilité élevée), on [3] H0 (on parle de [4])
- Fausse
- Rejette
- “Accepte”
- Non rejet
À quoi correspond cette définition:
Distribution théorique de toutes les valeurs statistiques (p. Ex moyennes) calculées à partir d’un nombre infini d’échantillons de même grandeur provenant d’une même population
Distribution d’échantillonnage
Plus l’échantillon (n) est grand, plus la variabilité de la distribution d’échantillonnage est [1]
Petite
Dans la distribution d’échantillonnage, les statistiques calculées varient d’un échantillon à l’autre
À quoi cela fait référence?
La fluctuation d’échantillonnage (erreur d’échantillonnage)
Pour prendre une décision statistique, il faut comparer la moyenne de notre [1] à la [2]
- Échantillon
- distribution d’échantillonnage de notre population
À quoi correspond le seuil de signification alpha
Le seuil de signification alpha correspond à la probabilité à partir de laquelle on juge qu’il est trop peu probable d’observer la statistique calculée sur un échantillon si H0 est vraie
**Cette probabilité critique est souvent fixée à 5% ou 1%
Vrai ou faux
Si p< ou = au seuil alpha➡️ rejet de H0
Si p> seuil alpha➡️ non rejet de H0
Vrai
Le test bilatéral est-Il moins ou plus puissant
Moins puissant
Qu’est-ce que l’erreur de type 1 (ou erreur alpha)
C’est la probabilité de rejeter H0 lorsque H0 est vraie
C’est donc de conclure qu’il y a un effet quand il n’y en a pas
Ex: conclure que j’ai une maladie quand je suis en santé
Qu’est-ce que l’erreur de type II (ou erreur bêta)
C’est la probabilité de ne pas rejeter H0 lorsque H0 est fausse
C’est conclure l’absence d’effet quand il y a un effet
Ex: conclure que je n’ai pas de maladie alors que je suis malade
*le niveau bêta souhaité est généralement de 20%
Qu’est-ce que la puissance statistique
C’est la probabilité maximale de rejeter H0 si elle est fausse (tout en évitant de faire une erreur alpha)
c’est la probabilité de rejeter correctement H0
Vrai ou faux
Plus le seuil alpha augmente, plus la puissance (probabilité de rejeter H0 correctement) diminue
Faux, plus le seuil alpha augmente, plus la puissance du test augmente
(Logique, car t’as une marge d’erreur plus grande)
