Distributions usuelles — définition ?
Lois de base comme binomiale, gaussienne, Poisson, etc.
Lois de base — rôle ?
Modéliser phénomènes aléatoires courants.
Intervalle de confiance — rôle ?
Estimer un paramètre avec une probabilité de couverture.
Quantile — définition ?
Valeur séparant une proportion donnée de la distribution.
Test statistique — rôle ?
Résumer l’information pour décider H0 ou H1.
p-valeur — définition ?
Probabilité d’observer un résultat aussi extrême sous H0.
Niveau α — rôle ?
Contrôler le risque de rejet à tort.
Lois gaussiennes — rôle dans tests ?
Permettent des approximations asymptotiques via TCL.
Test sur la moyenne — variance connue ?
Se base sur un seuil sur la moyenne standardisée.
Test sur la variance — inconnue ?
Utilise la loi de Fisher ou chi-deux.
Test du chi-deux — objectif ?
Vérifier l’adéquation à une loi donnée.
QQ-plot — rôle ?
Comparer quantiles empiriques et théoriques.
Test en dimension — méthode clé ?
Séparation minimax en norme infinie.
Borne inférieure minimax — rôle ?
Limite inférieure de séparation détectable.
Distributions binomiale — paramètre clé ?
n essais, succès avec probabilité p.
Distribution géométrique — paramètre clé ?
Nombre d’essais jusqu’au premier succès, p.
Distribution exponentielle — paramètre clé ?
Taux λ, temps d’attente sans mémoire.
Distribution de Poisson — paramètre clé ?
Taux λ, nombre d’événements.
Distribution Gamma — structure ?
Somme de variables exponentielles, paramètre k.
Propriété sans mémoire — quelle loi ?
Exponentielle.
Intervalles de confiance — construction ?
Via quantiles et pivot, avec approximation gaussienne.
Test du rapport de vraisemblance — principe ?
Comparer fH1(x)/fH0(x) à un seuil.
Propriétés p-valeur — sous H0 ?
Uniforme ou en marche, dépend de la discrétisation.
Lois de test gaussiennes — utilité ?
Approximer la loi d’échantillonnage pour grands n.
Pon a prueba tus conocimientos con 12 preguntas sobre Introduction aux tests statistiques et lois de base.
1. Quelle loi modélise le nombre de succès obtenus lors de n essais indépendants identiquement distribués, avec probabilité de succès p à chaque essai ?
2. Que vérifie un quantile q_{1-\alpha} d’une variable aléatoire X ?
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