Développement : Cochran, Fischer et application test chi-deux

Quayle

Recasages choisis : 261, 262, 264, 266 (j'ai mis la 264 pour l'application, mais pas hyper sûre de ce recasage)

Matthieu C.

Développement très riche, mais long. Il faut bien le connaître pour qu'il rentre dans le temps, et ne pas traîner.
Comme je l'ai écrit dans les remarques à la fin de ce document, je recommande vivement ce développement aux options A, mais je le déconseille vivement pour ceux qui n'ont jamais manipulé des vecteurs gaussiens. On a besoin de plein de notions hors programme.
On applique le théorème de Cochran, très théoriques, au test d'adéquation du $\khi^2$ discret, qui a des applications nombreuses en statistiques.

Côté recasages à mon avis:
Loi d'une variable aléatoire
Convergence d'une suites de variables aléatoires
Indépendance en probabilité
Pour la leçon "VA discrètes" ça se discute: certes le théorème de Cochran n'est pas du tout dans l'esprit de cette leçon, mais l'application, elle, y est en plein dedans. Je ne l'avais finalement pas mis dans cette leçon, car j'aurais bien eu du mal à l'intégrer dans ma leçon, sans faire une partie hors sujet sur les vecteurs gaussiens.

Les remarques que j'ai mises à la fin du document sont purement personnelles ; elles font souvent référence aux difficultés que j'ai pu avoir au moment de préparer mes développements, peut-être certains pourront les trouver utiles... S'il y a une erreur dans le document ou quelque chose de douteux, vous pouvez me contacter par mail avec plaisir.