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Apprenez à construire un test d'hypothèse dans le but de déterminer si le choix d'un modèle est judicieux.
Contexte
Dans le cadre des statistiques inférentielles, on s’intéresse à trouver un modèle qui représente nos données. Un test d’hypothèse permet de déterminer quel modèle choisir. Cet outil repose sur une forme de raisonnement logique qui consiste à valider une proposition en démontrant que la proposition inverse est fausse. On appel ce type de démarche le raisonnement par l’absurde (Reductio ad Absurdum). Pour cette raison, la construction d’un test statistique commence par la formulation de deux hypothèses, l’une dite hypothèse nulle (H0) et l’autre dite hypothèse alternative (H1). On choisi ensuite une statistique de test qui nous permettra de valider ou non le modèle choisit en fonction d’un seuil de tolérance arbitraire que l’on aura choisi.
Plan de Travail
Dans ce module, apprenez à construire un test d’hypothèse à partir d’observations faites sur une population. Pour vous y former, les points suivants seront abordés:
- Seuil de significativité
- Zone d’acceptation / de rejet
- p-value
- Loi de Student
- Test de Student
Compétences Acquises
Au terme de ce module, vous serez capable de construire un test d’hypothèse dans le but de sélectionner un modèle pour vos données. Vous serez à l’aise avec la procédure de décision qui repose sur le choix d’un seuil de significativité ainsi que sur l’interprétation de la p-value. Vous serez enfin confortable avec l’utilisation des statistiques de test ainsi que la loi de Student.