Test d'hypothèse — définition ?
Méthode statistique pour valider ou infirmer une hypothèse.
H0 — hypothèse ?
Hypothèse de référence, absence d'effet ou différence.
H1 — hypothèse ?
Hypothèse qui contredit H0, effet ou différence présente.
Décision statistique — rôle ?
Accepter ou rejeter H0 selon données et seuil.
Statistique descriptive — objectif ?
Résumer et présenter les données observées.
Statistique inférentielle — objectif ?
Généraliser ou tester des hypothèses sur la population.
Population — définition ?
Ensemble complet d’individus ou unités étudiés.
Échantillon — rôle ?
Sous-ensemble représentatif pour estimer la population.
Variable aléatoire — définition ?
Variable dépendant d’un phénomène aléatoire, modélisée par une loi.
Variable quantitative continue — exemple ?
Taille des corégones.
Variable qualitative nominale — exemple ?
Couleur, espèce.
Loi normale — caractéristique ?
Symétrique, en forme de cloche, définie par moyenne et écart-type.
Intervalle de confiance — signification ?
Fourchette estimée contenant le vrai paramètre avec un certain niveau de confiance.
Niveau de confiance — rôle ?
Probabilité que l’intervalle contienne le paramètre.
Erreur de type I — définition ?
Rejeter H0 alors qu’elle est vraie.
Erreur de type II — définition ?
Ne pas rejeter H0 alors qu’elle est fausse.
Puissance du test — signification ?
Probabilité de rejeter H0 quand elle est fausse.
Taille de l’échantillon — influence ?
Plus grande, augmente la puissance du test.
Teste tes connaissances avec un QCM de 9 questions sur Introduction aux tests d'hypothèses.
1. À quel moment de la progression du cours l’introduction aux tests d'hypothèses est-elle abordée ?
2. Quelle est la conséquence de l'utilisation de la statistique inférentielle par rapport à la statistique descriptive ?
Révisez le cours complet dans la fiche de révision de Introduction aux tests d'hypothèses.
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