Salut Tamtam !
J’espère que ton semestre se passe bien
C’est une excellente question, car tu touches du doigt une notion fondamentale :
l’estimation des paramètres à partir des données observées.
Juste avant, je te fais un petit rappel (pas piqué des hannetons) : là le prof traitait du test de Fisher.
… Ce test a pour but de comparer les variances de 2 échantillons indépendants, et de conclure (au risque alpha) si l’une des deux méthodes est significativement plus
précise que l’autre.
Pour appliquer le test de Fisher, il faut en effet la plupart du temps calculer les
paramètres nécessaires à cette loi. Ce qu’on a besoin dans ce test c’est les
variances estimés s^2.
De manière générale une valeur qui est estimée est une
approximation d’un paramètre (moyenne, écart-type, proportion, ect.) de la
population à partir des données d’un échantillon. C’est une valeur beaucoup plus pertinente et utile car elle prend notamment en compte la variabilité et l’incertitude.
Donc pour obtenir tes variances estimées, tu dois appliquer une formule qui t’aies donnée dans le formulaire (que t’auras à l’exam donc l’apprend pas « par cœur »). Pour l’appliquer, tu dois utiliser la variance observée de ton échantillon et l’effectif de ton groupe n
Après c’est plus que de l’application avec des valeurs chiffrées. Tu verras que quand tu feras des exercices sur le test de Fisher, l’estimation des variances est quasi systématique (presque jamais on te donnera les variances déjà estimées
).
Voilà j’espère que c’est plus clair maintenant, n’hésite pas à nous relancer si t’as d’autres questions
Bon courage !
