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Questions and Answers
Quelle est l'importance de la notion de série conditionnelle dans l'analyse de la régression ?
Quelle est l'importance de la notion de série conditionnelle dans l'analyse de la régression ?
- Elle permet d'estimer la dépendance entre deux caractères grâce à un tableau de contingence.
- Elle permet de représenter graphiquement la relation moyenne entre deux caractères.
- Elle permet de calculer les effectifs des modalités conjointes uniquement à partir des distributions marginales. (correct)
- Elle permet de mettre en évidence une relation linéaire significative entre deux caractères.
Comment peut-on interpréter l'indépendance entre deux caractères X et Y selon la définition donnée ?
Comment peut-on interpréter l'indépendance entre deux caractères X et Y selon la définition donnée ?
- Les distributions marginales de X et Y doivent être supposées identiques pour établir l'indépendance. (correct)
- Un tableau de contingence est indispensable pour établir l'indépendance entre X et Y.
- Les observations séparées de X et de Y donnent plus d'information qu'une observation conjointe.
- Les distributions marginales de X et Y ne sont pas nécessaires pour calculer les effectifs des modalités conjointes.
Qu'est-ce que l'ajustement linéaire entre deux caractères quantitatifs continus X et Y implique ?
Qu'est-ce que l'ajustement linéaire entre deux caractères quantitatifs continus X et Y implique ?
- Il faut utiliser un tableau de contingence pour représenter graphiquement la relation.
- La silhouette du nuage de points doit être étirée dans une direction. (correct)
- La relation est établie uniquement à partir des distributions marginales des variables.
- Il n'y a pas de relation significative entre X et Y.
Pourquoi est-il important d'estimer la dépendance entre deux caractères à l'aide d'un tableau de contingence ?
Pourquoi est-il important d'estimer la dépendance entre deux caractères à l'aide d'un tableau de contingence ?
Quelle démarche est associée à l'ajustement linéaire entre deux caractères quantitatifs continus ?
Quelle démarche est associée à l'ajustement linéaire entre deux caractères quantitatifs continus ?
Quel est l'objectif de la méthode des moindres carrés pour estimer la droite de régression?
Quel est l'objectif de la méthode des moindres carrés pour estimer la droite de régression?
Quelle est la fonction du coefficient de corrélation de Pearson?
Quelle est la fonction du coefficient de corrélation de Pearson?
Quelle est l'erreur minimale recherchée dans la méthode des moindres carrés?
Quelle est l'erreur minimale recherchée dans la méthode des moindres carrés?
Quelle est la différence principale entre le coefficient XY et le coefficient de corrélation de Pearson?
Quelle est la différence principale entre le coefficient XY et le coefficient de corrélation de Pearson?
Pourquoi utilise-t-on la méthode des moindres carrés pour trouver la droite de régression?
Pourquoi utilise-t-on la méthode des moindres carrés pour trouver la droite de régression?
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