LES TESTS DHYPOTHÈSE
L'échantillon dont nous disposons provient d'une population de moyenne m. Nous voulons savoir si m = m0. On va donc tester l'hypothèse H0 contre l'hypothèse H1
STATISTIQUE : TESTS DHYPOTHESES
On suppose que l'on a un échantillon qui suit une loi normale N(µ ?2) ou la variance est connue. On veut tester H0 : µ = µ0 contre H1 : µ = µ0
MODULE10 Tests dhypothèses
observations de décider en faveur de l'hypothèse la plus raisonnable : H0 ou H1. Le test statistique est une façon de faire une comparaison éclairée sur la
LES STATISTIQUES INFERENTIELLES (test de Student)
Soient H0 et H1 deux hypothèses (H0 est appelée hypothèse nulle H1 hypothèse alternative)
Tests statistiques élémentaires
H0 = {? ? ?0} et H1 = {?>?0}. 2.2 Niveau et puissance. Dans un test d'hypothèse statistique il y a deux manières de se tromper :.
11. Tests dhypothèses (partie 1/2)
Formuler H0 et H1. 2. Choisir ?. 3. Considérer un échantillon de taille n. 4. Exécuter le test : par exemple vérifier si la statistique
Tests dhypothèse - UQAC
Étapes. Exemple. 1) Formuler les deux hypothèses (H0 et H1). H0 : ? = 55%. H1 : ? < 55%. 2) Fixer le seuil de signification du test (?).
ECONOMETRIE
24 janv. 2016 Les hypothèses du test sont les suivantes : ?. ?. ?. ?. ? H0 : ?t ~>N(0 ?2 ?). H1 : les erreurs ne suivent pas une loi normale.
Jonathan Lenoir
Qu'est-ce qu'un test d'hypothèse ? C'est un procédé d'inférence permettant de se décider entre deux hypothèses notées H0 et H1 concernant une ou plusieurs
Test dHypothèse
alors l'hypoth`ese alternative H1). La quantité ? s'appelle le seuil de signification du test et s'énonce en probabilité comme suit : ? = P( rejeter H0/H0
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11. Tests d'hypotheses (partie 1/2)
MTH2302D
S. Le Digabel,
Ecole Polytechnique de Montreal
A2017 (v1)MTH2302D: tests d'hypotheses1/30
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Plan1. Introduction
2. Hypotheses et erreurs
3. Tests d'hypotheses sur un seul echantillon
MTH2302D: tests d'hypotheses2/30
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1. Introduction
2. Hypotheses et erreurs
3. Tests d'hypotheses sur un seul echantillon
MTH2302D: tests d'hypotheses3/30
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Tests d'hypotheses : Introduction
Il s'agit d'une methode statistique permettant de verier, entre autres, la valeur d'un parametre, la forme d'une distribution, etc. Pour cela, les hypotheses decrivant la situation doivent ^etre formulees et un test statistique est ensuite execute.Exemple 1 On etudie la vitesse de combustion du carburant d'une fusee. Le cahier des charges exige que la vitesse moyenne de combustion soit de40cm/s. Supposons que l'ecart-type de cette vitesse soit d'environ = 2cm/s. L'experimentateur veut verier si eectivement la moyenne est de40cm/s, a partir d'un echantillon de taillen= 25dont la vitesse
moyenne de combustion estx= 41:25cm/s.MTH2302D: tests d'hypotheses4/301/32/3 3/3
1. Introduction
2. Hypotheses et erreurs
3. Tests d'hypotheses sur un seul echantillon
MTH2302D: tests d'hypotheses5/30
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Denitions
Unehypothese statistiqueHest une armation concernant1.La valeur d'un parametre (moyenne, variance, proportion, etc.)
2.L'egalite des parametres de deux distributions (deux
moyennes, deux variances, etc.)3.La forme d'une distribution.Remarques :
I Dans les deux premiers cas, on a unehypothese parametrique. I Dans le troisieme cas, on a unehypothese non parametrique.MTH2302D: tests d'hypotheses6/301/32/3 3/3
Hypotheses
On suppose que l'on cherche a verier la valeur d'un parametre inconnude la distribution d'une populationX. Pour cela, on compare deux hypotheses portant sur la valeur de.DenitionOn distingue deux types d'hypothese :
1.L'hypothese nulle:H0:=0.
2.L'hypothese alternative(oucontre hypothese)H1, qui peut
prendre l'une des formes suivantes : IH1:6=0(bilaterale).
IH1: < 0(unilaterale a gauche).
I H1: > 0(unilaterale a droite).MTH2302D: tests d'hypotheses7/301/32/3 3/3
Hypotheses (suite)
Nous considerons d'abord le cas ouH1est bilaterale (6=0).Remarque :L'hypothese nulle peut provenir :
I D'experiences anterieures. Dans ce cas, on cherche a savoir si les conditions ont change. I D'une theorie ou d'un modele du probleme. Dans ce cas, on cherche a determiner si le modele est valide. I De considerations exterieures, comme des specications techniques. Dans ce cas on cherche a savoir si l'objet ou le processus est conforme.MTH2302D: tests d'hypotheses8/30
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Erreurs
Denition
1.L'erreur de premiere espece(detype I) est
=P(rejeterH0jH0est vraie):2.L'erreur de deuxieme espece(detype II) est
=P(accepterH0jH0est fausse):XXXXXXXXXXXdecisionrealiteH
0est vraieH
0est fausseaccepterH01erreur de type II ()rejeterH0erreur de type I ()1(puissance)MTH2302D: tests d'hypotheses9/30
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Erreurs (suite)
XXXXXXXXXXXdecisionrealiteH
0est vraieH
0est fausseaccepterH01erreur de type II ()rejeterH0erreur de type I ()1(puissance)Denition
I On appelleleseuil critiqueou leseuil de signicationdu test. I Lapuissancedu test est la probabilite de rejeterH0siH0est eectivement fausse, c'est-a-dire1.MTH2302D: tests d'hypotheses10/301/32/3 3/3
Execution du test : les etapes detaillees
1.FormulerH0etH1.
2.Choisir.
3.Considerer un echantillon de taillen.
4.Executer le test : par exemple verier si la statistiquejZ0jest
plus grande quez=2.5.Conclure en acceptant ou en rejetantH0:
IRejeterH0: conclusion forte.
INe pas rejeterH0: conclusion faible.
6.Facultatif : calculeret le risque de deuxieme espece.
7.Facultatif : siest trop eleve, indiquer un nouveauet/ou
un nouveaunet recommencer.MTH2302D: tests d'hypotheses11/301/32/3 3/3
Remarques
IEn general, on veut queetsoient petits.
ILa probabilitede l'erreur de premiere espece est
habituellement xee a l'avance. I La probabilitede l'erreur de deuxieme espece depend de ILa valeur reelle du parametre.
ILa taillende l'echantillon.
IPouretnxes,()est une fonction du parametre.
Le graphe de cette fonction est appelecourbe caracteristique du test. I Idee :On choisitH0etde facon a minimiser le risque d'erreur de type I (la plus grave), et(la proba. d'erreur de type II) est une consequence de ce choix. Souvent < . I Si on veut diminuer, il faut augmenteret/oun.MTH2302D: tests d'hypotheses12/301/32/3 3/3
Exemple 2 : illustration du concept (cas 1)
On juge une personne et on formule les hypotheses suivantes : H0: personne innocente
H1: personne coupableX
XXXXXXXXXXdecisionrealitepersonne innocentepersonne coupable innocenter la personne1err. type II ()condamner la personneerr. type I ()1(puissance)IP(condamner un innocent) =.
IP(liberer un coupable) =.
Ne pas condamner un innocent est prioritaire par rapport a ne pas liberer un coupable.MTH2302D: tests d'hypotheses13/30
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Exemple 2 : illustration du concept (cas 2)
On juge une personne et on formule les hypotheses suivantes : H0: personne coupable
H1: personne innocenteX
XXXXXXXXXXdecisionrealitepersonne coupablepersonne innocente condamner la personne1err. type II ()innocenter la personneerr. type I ()1(puissance)IP(liberer un coupable) =.
IP(condamner un innocent) =.
Ne pas liberer un coupable est prioritaire par rapport a ne pas condamner un innocent.MTH2302D: tests d'hypotheses14/30
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Region critique
Le principe general d'un test d'hypothese repose sur la consideration d'une statistique et d'uneregion critique. Une region critique est une region ou il est peu probable que la statistique prenne des valeurs lorsque l'hypothese nulle est vraie. Le test consiste alors a : I RejeterH0si la valeur calculee de cette statistique est dans la region critique :Conclusion forte. I Ne pas rejeter ('accepter)H0si la valeur calculee est en dehors de la region critique :Conclusion faible.MTH2302D: tests d'hypotheses15/301/32/3 3/3
1. Introduction
2. Hypotheses et erreurs
3. Tests d'hypotheses sur un seul echantillon
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TH bilateral sur la moyenne : cas ou2est connue
Les trois etapes principales pour le test sont :
1.Formulation des hypotheses :
H 0:=0 H1:6=0.
2.Calcul de la statistique pertinente avec les valeurs de
l'echantillon : Z 0=X0= pn . SiH0est vraie, alorsZ0N(0;1)(ngrand).3.Acceptation ou rejet deH0:
IOn calculez=2tel que(z=2) = 1=2.
IOn rejetteH0sijZ0j> z=2ou on accepteH0si
jZ0j z=2(voir illustration).MTH2302D: tests d'hypotheses17/301/32/3 3/3
TH bilateral sur la moyenne : cas ou2est inconnue
a la place deZ0, on utilise la statistique T0=X0S=
pn et IOn rejetteH0sijT0j> t=2;n1.
I On accepteH0sijT0j t=2;n1.MTH2302D: tests d'hypotheses18/301/32/3 3/3
TH sur la moyenne : tests unilateraux
Les formulations pour l'hypothese alternativeH1sont :1.H0:=0(ou0) et 2.H0:=0(ou0)
H1: < 0H1: > 0
(unilateral a gauche). (unilateral a droite).Les statistiques du test sont les m^emes :Z0=X0=
pn (2connue) ouT0=X0S= pn (2inconnue).Les criteres de rejet changent :
Z0 z
ouT0MTH2302D: tests d'hypotheses19/30
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Erreur de deuxieme espece
Considerons les hypotheses
H 0:=0 H1:6=0.
SiH0est fausse alors=1=0+ avec6= 0. Si2est
connue, on peut montrer que z =2 pn z=2 pn Exemple 3 :Prouver cette formule en commencant par montrer queZ0Npn ;1MTH2302D: tests d'hypotheses20/30
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Erreur de deuxieme espece si2est connue (suite)
ICas bilateral :H1:6=0(6= 0) :
z =2 pn z=2 pn ICas unilateral gauche :H1: < 0(<0) :
z pn ICas unilateral droite :H1: > 0(>0) :
z pn Exemple 4 :Illustrer le cas unilateral a droite.MTH2302D: tests d'hypotheses21/301/32/3 3/3
Determination densi2est connue
ICas bilateral :H1:6=0(6= 0) :
n'(z=2+z) 2 ICas unilateral gauche ou droite : (<0ou>0) :
n=(z+z) 2 Exemple 5 :Prouver le cas unilateral.MTH2302D: tests d'hypotheses22/301/32/3 3/3
Determination graphique de(ou den)
On determine graphiquementen fonction ded=jj=pour
etndonnes, avec des courbes comme ci-dessous (unilateral droite, = 5%).Siest inconnue, prendreSou une autre approximation.MTH2302D: tests d'hypotheses23/301/32/3 3/3
Exemple 6
On etudie la vitesse de combustion du carburant d'une fusee. Le cahier des charges exige que la vitesse moyenne de combustion soit de40cm/s. On sait que l'ecart-type de cette vitesse est d'environ= 2cm/s. On se preoccupe de la probabilited'accepterH0:= 40cm/s alors que la vitesse moyenne de combustion est en realite = 41cm/s.1.Calculer la probabilitesi= 0:05etn= 25.
2.Si on veut que le test detecte avec probabilite0:80un ecart
de1cm/s entre0= 40cm/s et la vitesse de combustion moyenne reelle, quelle taille d'echantillon faut-il utiliser?MTH2302D: tests d'hypotheses24/30
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Niveau critique observe (P-value)Denition
Leniveau critique observe(ouP-value)PVest la valeur minimale detelle queH0est toujours rejetee.I Avantage : Une fois que laP-value est connue, le decideur peut determiner la decision du rejet ou non-rejet en utilisant n'importe quel seuil. ISi > PV,H0est rejetee.
IInconvenient : calcul pas toujours facile.
ILors d'un test, les logiciels donnentPV.
I Habituellement, siPVest grande,H0est acceptee.MTH2302D: tests d'hypotheses25/301/32/3 3/3
Calcul de laP-value lors du testH0:=0
SoitZ0la statistique employee pour un TH etz0(out0) sa valeur calculee a partir d'un echantillon. ISi2est connue :
cas unilateral gauche (H1: < 0)PV= (z0) cas unilateral droite (H1: > 0)PV= 1(z0) cas bilateral (H1:6=0)PV= 2(1(jz0j)) ISi2est inconnue :
cas unilateralPV=P(T >jt0j)avecTTn1 cas bilateralPV= 2P(T >jt0j)avecTTn1 Exemple 7: illustration de laP-value.MTH2302D: tests d'hypotheses26/301/32/3 3/3
Relation avec les intervalles de conance
Soit[L;U]un intervalle de conance pour un parametre, de niveau de conance100(1)%.Alors le test d'hypotheses au seuil critiquepour
H 0:=0 H 1:6=0 mene au rejet deH0si et seulement si062[L;U].MTH2302D: tests d'hypotheses27/301/32/3 3/3
Tests d'hypotheses avec un echantillon : autres cas Le fo rmulaire sur le s itedu cours r esumeles tests d'hyp otheses pour dierentes situations. Les courbes caracteristiques pourcorrespondantes sont normalement donnees dans les livres. LaP-value pour les dierents cas peut ^etre calculee avecSTATISTICA ou R.
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Exemple 8
Un fabricant de boissons gazeuses s'interesse a l'uniformite du remplissage des canettes par une machine. SoitXle volume de remplissage d'une canette. On suppose queX suit une loi normale. Si la variance du volume de remplissage excede 15 mLquotesdbs_dbs1.pdfusesText_1[PDF] hypotonie congénitale
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