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ou <
ou >
normalt réalise le test Z d’hypothèses pour une loi normale.
normalt renvoie 0 ou 1 et affiche un résumé du test.
Exemple 1 : on tape :
On obtient :
avec en vert le résumé du test :
*** TEST RESULT 0 ***
Summary Z-Test null hypothesis mu1=mu2, alt. hyp. mu1!=mu2.
Test returns 0 if probability to observe data is less than 0.1
(null hyp. mu1=mu2 rejected with less than alpha probability error)
Test returns 1 otherwise (can not reject null hypothesis)
Data mean mu1=10, population mean mu2=0.5
alpha level 0.1, multiplier*stddev/sqrt(sample size)= 1.64485*0.02/5.47723
Le test a échoué, il y a donc moins d’une chance sur 10 que le nombre de
succès soit de 10 pour 30 essais avec une proportion attendue de 0.5 et un
écart-type de 0.02, on rejette l’hypothèse H0.
Exemple 2 : on tape :
On obtient :
avec en vert le résumé du test :
*** TEST RESULT 1 ***
Summary Z-Test null hypothesis mu1=mu2, alt. hyp. mu1<mu2.
Test returns 0 if probability to observe data is less than 0.05
(null hyp. mu1=mu2 rejected with less than alpha probability error)
Test returns 1 otherwise (caclass_minn not reject null hypothesis)
Data mean mu1=0.48, population mean mu2=0.5
alpha level 0.05, multiplier*stddev/sqrt(sample size)= 1.64485*0.1/7.07107
Ici le test réussit, on ne peut pas exclure (au seuil de confiance 0.05)
l’observation d’une proportion de 0.48 avec 50 essais pour une proportion
théorique de 0.5 et un écart-type de 0.1