Chapitre 1 : corrélations paramétriques
Test sur le r de Bravais-Pearson
Test sur la pente
Test sur la forme de la distribution d'échantillonnage
Inférence sur le coefficient r de Bravais-Pearson
Détermination d'un IC autour de r=0
Détermination d'un IC autour d'un r quelconque
H0 : a=0
1 ou 2 issues
H0 : r=0
1 issue
Trouver les bornes
Trouver les bornes (conversion Zf)
Inférence sur la prédiction
Il y a x % de chance que si X (ou Y) = x alors Y (ou X) soit situé entre x et y
Test d'homogénéité sur les coefficients de corrélation
AH0 : x % de chance que la pente de la droite de régression soit, dans la population, égale à 0 - qu'il n'y ait pas de corrélation dans la population
AH0 : Il y a x % de chance que les ≠ observées entre les r soient des à cause aléatoire - que les r soient statistiquement égaux - que les échantillons soient issus d'une même population --> calculer r global si AH0
Il y a x % de chance qu'il y ait corrélation dans la population (si valeur de 1-α) (par rapport à r) !! pas H0 ici
AH0 : il y a x % de chance que le r de la population soit égal à 0 - qu'il n'y ait pas de corrélation dans la population
Il y a x % de chance qu'il y ait coloration dans la population (si valeur de 1-α) (par rapport à 0) !! pas H0 ici
Si TNS : calculer rBP global
CCL : il existe, dans la population, une corrélation linéaire, positive (négative), non parfaite (parfaite si r=1 ou -1) et assez forte(assez faible) car x% de liens expliqués entre les var (r au carré)