Que pouvez vous conclure a la droite de régression

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à zéro. Que pouvez-vous conclure? a)la droite de régression passe nécessairement par l’origine - point (0, 0). 15.On veut comparer les variances de deux échantillons avec n1= 15 et n2= 24. On suppose que les échantillons proviennent de deux populations normales. Quelle distribution d’échantillonnage doit-on utiliser pour faire ce test? 16.Dans un test d’égalité de deux variances, on a obtenu : n1= 9, ¦±82)(211xxiOn se souvient que : n2= 10, La valeur observée de Fde Fisher, pour un test unilatéral à droite, au seuil de signification de 5%, est : a)1,774 b)3,230 c)1.332 d)0,751 17.Lors d’un sondage auprès de la population canadienne, sondage effectué par la firme Léger Marketing, on a constaté que chez les 20-29 ans, 72 pour cent font usage de l’Internet alors que chez les 30-39 ans, le pourcentage est de 66,01 pour cent. Admettons que la catégorie 20-29 ans comporte 275 répondants et que la catégorie 30-39 ans en comporte 256. Quel est l’écart-type de ? PS : population 1 : 20-29 ans; population 2 : 30-39 ans; ¦±52)(222xx i
18.Dans une étude de régression linéaire multiple, avec un seuil de signification de 5%, effectuée par une maison de sondage se spécialisant dans les études de marché, on a obtenu les valeurs suivantes pour certaines sources de fluctuations des ventes (en milliers de $) d’un bien de consommation selon 5 variables explicatives. Trente régions ont été analysées. SCT= 1521,6 et CMR= 244,52 pour l’équation de régression multiple. La somme de carrés attribuable à la régression est : a)299,0 b)244,52 c)48,90 d)1222,6 19.Dans une étude de régression linéaire multiple, avec un seuil de signification de 5%, effectuée par une maison de sondage se spécialisant dans les études de marché, on a obtenu les valeurs suivantes pour certaines sources de fluctuations des ventes (en milliers de $) d’un bien de consommation selon 6 variables explicatives. Vingt-cinq régions ont été analysées. SCT= 1875,23. De plus, nous savons que l’écart-type résiduelle est 3,21 pour l’équation de régression multiple. La statistique Fobservéest : 20.Une étude comparative a été effectuée sur cinq logiciels de planification pour en vérifier l’exactitude concernant le temps planifié pour le développement de projets et ceci, à partir de divers paramètres comme la taille du logiciel, le type d’application, la complexité, la codification requise, l’évaluation et la validation. Des résultats ont été obtenus sur le développement de 20 projets de programmation dont on connaissait les divers paramètres. On postule le modèle de régression linéaire simple entre ces deux variables où yest le temps réel (en jours) pour le développement des projets de programmation et x, le temps planifié. L’analyse des données avec un programme informatique donne les résultats suivants [ 350, \ 225, n= 20, s(x)= 25,23, s(y)= 17,13. Coefficient de corrélation linéaire = 0,8547. La valeur du coefficient de régression b1est :

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