Cours 3

Question 1

Def. distribution normale

Answer 1

-Symétrique
-Non aplatie
-Unimodale

Question 2

Trois critères que la distribution des fréquences doit satisfaire pour être décrite comme normale

Answer 2

1. La distribution est symétrique et non aplatie : la moyenne, le mode et la médiane doivent être identiques
2. La distribution doit être unimodale
3. La variable est continue sans jamais atteindre des fréquences 0

Question 3

Qu’est-ce qui fait que la distribution se rapproche de la normalité?

Answer 3

Avoir le plus grand nombre d’observations possible

Question 4

Est-ce qu’une distribution parfaitement normale existe?

Answer 4

Non, on devrait avoir une infinité d’observations pour que cela puisse arriver, c’est très rare en tout cas

Question 5

Def. de la densité des observations

Answer 5

La proportion des observations qui se trouvent à différentes valeurs de la distribution

Question 6

Y’a t’il une plus grande densité des valeurs situées proche ou loin de la moyenne?

Answer 6

La densité des valeurs situées proche de la moyenne est plus grande que la densité des valeurs situées loin de la moyenne. La probabilité qu’une donné soit loin de la moyenne est plus faible, plus rare.

Question 7

Quelle est la probabilité qu’une donnée se retrouve à la moyenne ou en dessous de la moyenne?

Answer 7

p = 0,5 (50%)

Question 8

Comment s’écrit la proportion, la densité et la probabilité quand notre mesure est de 50 personnes sur une population de 100 personnes.

Answer 8

• Probabilité : p = 0,5
• Densité = proportion = 50%

Question 9

Quelle est la somme de toutes les probabilités?

Answer 9

1,0 ou 100%

Question 10

La densité des observations proche de la moyenne est _______, donc la probabilité d’obtenir une valeur proche de la moyenne est ______.

Answer 10

Élevée
Grande

Question 11

La densité des observations loin de la moyenne est _______, donc la probabilité d’obtenir une valeur loin de la moyenne est ______.

Answer 11

Faible
Petite

Question 12

Quel est le critère pour définir la distance entre une donnée et la moyenne? Donne un exemple

Answer 12

L’écart-type / la distance typique

Ex.: si une valeur se retrouve à 1 distance typique de la moyenne, elle se situe à 1 écart-type d’elle

Question 13

Explique comment z est en mesure d’établir la densité

Answer 13

En connaissant z, il est possible de savoir si la valeur est proche ou loin de la moyenne. Il est ainsi possible de déterminer la densité de chaque observation en connaissant leur score-z.

Question 14

Lorsque le score-z est de 1, qu’est-ce que ça signifie?

Answer 14

Que la valeur est à 1 écart-type de la moyenne

Question 15

Qu’est-ce qu’il faut connaître minimalement pour être capable de déterminer la probabilité d’obtenir une telle valeur dans notre distribution

Answer 15

• La moyenne
  -L’écart-type

Question 16

Comment déterminer la densité ou la probabilité pour une valeur qui ne se trouve pas exactement à 1, 2, 3 s?

Answer 16

Utiliser un tableau de densité de la courbe normale

Question 17

Quel résultat le tableau de densité de la courbe normale nous donne-t’il?

Answer 17

• La probabilité des observations qui sont égales ou inférieures à notre valeur
• Si on veut la probabilité observations qui sont égales ou supérieures : il faut faire 1 - la valeur obtenues dans le tableau

Question 18

Comment est-il possible, à partir du tableau de densité de la courbe normale, de déterminer le percentile d’une valeur

Answer 18

Percentile = densité
Donc dans le tableau la densité associée à notre z calculé est aussi le percentile

Question 19

Comment déterminer un score-z à partir d’un percentile?

Answer 19

À l’aide du tableau de densité de la courbe normale

Question 20

Comment passer d’un percentile à une observation?

Answer 20

D’abord, il faut avoir la moyenne et l’écart-type
1. À l’aide du percentile aller dans le tableau et déterminer le score-z
2. À l’aide du score-z, de la moyenne et de l’écart-type = retrouver l’observation

Question 21

Comment faire pour déterminer si une observation est rare ou fréquente?

Answer 21

1. Trouver le score-z
2. Trouver la densité à l’aide du tableau
3. 1 - densité du tableau
   -> si la densité est petite : l’observation est rare

Question 22

Par convention, quand peut on affirmer qu’un évènement est rare?

Answer 22

Lorsqu’il apparaît moins que 5% des fois dans une distribution