Solutions des TPs
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• Vitesse de la lumi` ere
11.1- vitesse <- c(850,740,900,1070,930,850,950,980,980,880,1000,
980,930,1050,960,810,1000,1000,960,960)
vitesse <- vitesse + 299000
hist(vitesse)
Il y a un mode absolu tr` es visible.
11.2- shapiro.test(vitesse)
11.3- t.test(vitesse,mu=299990)
11.4- mean(vitesse)
• Taux de cholest´ erol
groupeA <- c(46.3,42.5,43,43.9,42,41.5,41.6,44.4,40.7)
groupeB <- c(47.1,44.5,45.8,49,44.6,43.7,44.5,47.4)
t.test(groupeA,groupeB,alt="less")
On peut conclure que le traitement est efficace au seuil de significativit´ e de
α = 5 %.
• Ind´ ependance traitement-d´ ec` es
x <- matrix(c(0,9,8,3),ncol=2,byrow=TRUE)
# Tableau des effectifs th´ eoriques:
chisq.test(x)$ex # Certaines valeurs sont < 5.
chisq.test(x) # Khi-2 de Yates.
fisher.test(x) # Test exact de Fischer.
La mortalit´ e d´ epend donc du traitement.
• Effectifs de cas d’urgence
dossier <- c(1500,1600,1450)
cas <- c(675,720,610)
chisq.test(cas/dossier)
`
A la vue des r´ esultats, on ne peut pas conclure que la proportion de cas d’urgence est diff´ erente suivant le mois.