pc7 - CMAP, Polytechnique

MAP433 Statistique
PC7: Introduction aux tests
1 Cancer et tabac
Voici les chiffres (fictifs) du suivi d’une population de 100 personnes (50 fumeurs, 50 non-
fumeurs) pendant 20 ans.
fumeur non-fumeur
cancer diagnostiqu´e 11 5
pas de cancer 39 45
On s’interroge : la diff´erence du nombre de cancers entre fumeurs et non-fumeurs est-elle
statistiquement significative ? On note Xila variable qui vaut 1 si le fumeur ia ´et´e atteint
d’un cancer et 0 sinon. De mˆeme, on note Yila variable qui vaut 1 si le non-fumeur ia ´et´e
atteint d’un cancer et 0 sinon. On suppose que les Xisont i.i.d. de loi be Bernoulli B(θf), les
Yisont i.i.d. de loi B(θnf ) et les Xisont ind´ependants des Yi.
1. Si θf6=θnf , quelle est la limite de √n|¯ Xn−¯ Yn|?
2. On suppose que θf=θnf =θet on note ˆ θ= ( ¯ Xn+¯ Yn)/2. Montrez que
rn
2ˆ θ(1 −ˆ θ)(¯
Xn−¯ Yn)loi → N(0,1).
3. Proposez un test de niveau asymptotique 5% de H0: ”le taux de cancer n’est pas
diff´erent” (θf=θnf ) contre H1: ”le taux de cancer est diff´erent” (θf6=θnf ).
4. Supposons maintenant qu’une ´etude suppl´ementaire permet d’avoir le suivi de 300
personnes et que les proportions sont les mˆemes :
fumeur non-fumeur
cancer diagnostiqu´e 33 15
pas de cancer 117 135
Quelle est la conclusion du test avec ces donn´ees ?
5. Revenons aux chiffres de la premi`ere ´etude : proposez un test de niveau asymptotique
5% de H0: ”fumer n’a pas d’impact sur le taux de cancer” (θf=θnf ) contre H1:
”fumer augmente le taux de cancer” (θf> θnf ) ? Quelle est sa conclusion ? Quelle est
la p-value associ´ee aux observations ?
2 Test pour une certification bio
Pour avoir la certification ”bio”, un fabriquant de produits ”bio” doit garantir pour chaque
lot un pourcentage d’OGM inf´erieur `a 1%. Il pr´el`eve donc n= 25 produits par lot et teste
si le pourcentage d’OGM est inf´erieur `a 1%. On note Xile logarithme naturel du nombre de
pourcents d’OGM du paquet num´ero i.
Mod`ele : On suppose que les Xisont ind´ependants et suivent une loi gaussienne N(θ, 1).

MAP433 Statistique, Ann´ee 2011-2012 2
1. Pour θ1> θ0, montrez que le test de Neyman-Pearson de niveau αde H0:θ=θ0
contre H1:θ=θ1est de la forme ¯ Xn> tn,α.
2. Pour le fabriquant, le pourcentage d’OGM est inf´erieur `a 1% sauf preuve du contraire.
Il veut tester l’hypoth`ese H0:θ≤0 contre H1:θ > 0 et il souhaite que pour θ≤0 le
test se trompe avec une probabilit´e inf´erieure `a 5%. Calculez un seuil t25,5tel que
sup
θ≤0
Pθ(¯ X25 > t25,5) = 5%.
On pourra utiliser que P(Z > 1.645) ≈5%, pour Z∼ N(0,1).
3. Une association ”anti-OGM” veut s’assurer qu’il n’y a effectivement pas plus de 1%
d’OGM dans les produits lab´elis´es ”bio”. En particulier, elle s’inqui`ete de savoir si
le test parvient `a ´eliminer les produits pour lesquels le pourcentage d’OGM d´epasse
de 50% le maximum autoris´e. Quelle est la probabilit´e que le test ne rejette pas H0
lorsque le pourcentage d’OGM est de 1.5% ?
4. Scandalis´ee par le r´esultat pr´ec´edent, l’association milite pour que le test du fabriquant
prouve effectivement que le pourcentage d’OGM est inf´erieur `a 1%. Pour elle, le pour-
centage d’OGM est sup´erieur `a 1% sauf preuve du contraire, donc H0est θ > 0 et H1
est θ≤0. Proposez un test de H0contre H1tel que la probabilit´e que le test rejette
`a tort H0soit inf´erieure `a 5%.
3 Test de Neyman-Pearson
Chercher la r´egion de rejet du test de Neyman-Pearson dans les cas suivants.
1. Loi exponentielle E(θ). Test de θ=θ0contre θ=θ1avec θ1> θ0.
2. Loi de Bernoulli B(p). Test de p=p0contre p=p1pour p1> p0. Quel probl`eme
rencontre-t-on dans ce cas ?
4 Test de support
Soient X1, . . . , Xnde loi U[0, θ] et M= max(Xi),1≤i≤n. On cherche `a tester H0:θ= 1
contre H1:θ > 1.
1. Pourquoi ne peut-on pas utiliser ici le test de Neyman-Pearson ?
2. On propose le test suivant : on rejette H0lorsque M > c (cconstante donn´ee). Calculer
la fonction de puissance.
3. Quelle valeur prendre pour cpour obtenir un niveau de 5% ?
4. Si n= 20 et que la valeur observ´ee de Mest 0.96, que vaut la p-value ? quelle conclusion
tirer sur H0? Mˆeme question pour Mobs = 1.04.