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C’est quoi le risque alpha ?

C’est quoi le risque alpha ?

Quelles sont les trois types d’erreur ? Types d’erreurs Quel est la plus grande erreur ? La plus grande erreur est de garder des personnes dans ta vie plus longtemps qu’elles ne le méritent. Comment choisir H0 et H1 ? L’hypothèse selon laquelle on fixe à priori un paramètre de la population à une valeur particulière s’appelle l’hypothèse nulle et est notée H0. N’importe quelle autre hypothèse qui diffère de l’hypothèse H0 s’appelle l’hypothèse alternative (ou contre-hypothèse) et est notée H1. Quand on accepte H0 ? H0 : la pièce n’est pas truquée – est acceptée si X ∈ [40, 60] – rejetée si X ∈ [40, 60] donc soit X < 40 ou X > 60 avec X « nombre de faces » obtenus en lançant 100 fois la pièce. Le risque d’erreur de première espèce est α = P(B(100, 1/2) ∈ [40, 60]). Comment calculer Alpha ? avec α = − b 2a et β = − b2 − 4ac 4a .

Comment calculer l’alpha ?
Comment définir H0 et H1 ?
Comment on obtient la valeur de z alpha ?
Quel est le contraire d’erreur ?
Qui a écrit l’avenir n’est pas ce qui va arriver mais ce que nous allons faire ?
Quelles sont les erreurs de la science ?
C’est quoi le test Anova ?
Comment interpréter l’alpha ?
Quelle est la valeur de alpha ?
Comment mesurer alpha ?
Quel est l’antonyme de pardonner ?
Quel est le contraire de regret ?
Qui a écrit tout ce que je sais c’est que je ne sais rien ?
Quel est la pensée de Bergson ?
Quand la science c’est tromper ?
Pourquoi la science ne peut pas tout expliquer ?
Quand utiliser le test t ?
Comment expliquer la variance ?
Quel est le rôle de l’alpha ?
Qui signifie alpha ?
Comment définir alpha ?
Qu’est-ce que l’alpha ?
Quel est le plus grand regret ?
Quels sont les plus grands regrets ?
Quel est le message de la vie ?
Quel est le pire des maux pour Socrate ?
Qui s’oppose à la science ?
Est-ce que la philosophie est une science ?
C’est quoi le test ANOVA ?
C’est quoi un bon écart type ?
C’est quoi la variance et l’écart type ?
Quelle est la signification de alpha ?
Pourquoi mal alpha ?
Quel est le contraire de alpha ?
Où se trouve l’alpha ?
Où se trouve Alfa ?
Quels sont les 5 regrets d’une personne en fin de vie ?
Quel est le pire entre regret et remord ?
Pourquoi les hommes regrettent plus tard ?
Quelle est la phrase la plus triste du monde ?
Quelle est la phrase la plus touchante ?

Comment calculer l’alpha ?

Exemple d’alpha en finance Supposons que le rendement attendu est de 12% après un an, le taux de rendement sans risque est de 10%, le bêta est de 1,2 et la valeur de référence est de 11%. Votre calcul de l’alpha serait alors : 12 – 10 – 1,2 x (11 – 10). Cela signifie que l’alpha est de 0,8%.

Comment définir H0 et H1 ?

L’hypothèse selon laquelle on fixe à priori un paramètre de la population à une valeur particulière s’appelle l’hypothèse nulle et est notée H0. N’importe quelle autre hypothèse qui diffère de l’hypothèse H0 s’appelle l’hypothèse alternative (ou contre-hypothèse) et est notée H1.

Comment on obtient la valeur de z alpha ?

En partant de la valeur de alpha/2 en tant que proportion, on la multiplie par 2 afin de trouver la valeur de alpha. Ensuite, on consulte la table de la loi normale réduite qui en fonction de cette dernière valeur va nous donner celle du score Z (Z alpha).

Quel est le contraire d’erreur ?

S’il existe une certaine confusion entre vrai et faux, le mot erreur est alors synonyme de : aberration , bévue , méprise , confusion , quiproquo , fourvoiement , aveuglement . Dans ce sens, les contraires de erreur sont : vérité , certitude .

Qui a écrit l’avenir n’est pas ce qui va arriver mais ce que nous allons faire ?

Mais comme le disait Henri Bergson, «l’avenir n’est pas ce qui va arriver, mais ce que nous allons faire»! Alors, assemblons nos envies d’autrement pour changer les choses. Car c’est ensemble que nous pourrons construire une société plus juste, plus humaine et plus durable.3 janv. 2020

Quelles sont les erreurs de la science ?

L’erreur scientifique consiste en un raisonnement ou une procédure ne respectant pas un ensemble de règles reconnues par la communauté scientifique. À la différence de la fraude scientifique, elle est involontaire. Elle se retrouve dans tous les domaines des sciences sous de multiples formes.

C’est quoi le test Anova ?

ANOVA teste l’homogénéité de la moyenne de la variable quantitative étudiée sur les différentes valeurs de la variable qualitative. L’analyse de la variance, si elle aboutit à un résultat éloigné de zéro, permet de rejeter l’hypothèse nulle : la variable qualitative influe effectivement sur la variable quantitative.26 mai 2022

Comment interpréter l’alpha ?

Comment interpréter l’alpha ?

Quelle est la valeur de alpha ?

Cela signifie que l’alpha est de 0,8%.

Comment mesurer alpha ?

Le calcul de base de l’alpha soustrait simplement le rendement total d’un investissement des rendements de la valeur de référence, sur la même période. Supposons que le rendement attendu est de 12% après un an, le taux de rendement sans risque est de 10%, le bêta est de 1,2 et la valeur de référence est de 11%.

Quel est l’antonyme de pardonner ?

accuser. signaler, par un avis, que l’on a reçu un message, une lettre…

Quel est le contraire de regret ?

chagrin, contrariété, déception, déplaisir, mécontentement, peine. Contraire : contentement, plaisir, satisfaction.

Qui a écrit tout ce que je sais c’est que je ne sais rien ?

Tout ce que je sais, c’est que je ne sais rien, Mathias Leboeuf

Quel est la pensée de Bergson ?

Bergson est en effet le philosophe de l’élan vital, de la durée opposée au temps objectivement mesurable, du refus de réduire la conscience et la mémoire au cerveau.

Quand la science c’est tromper ?

L’erreur scientifique consiste en un raisonnement ou une procédure ne respectant pas un ensemble de règles reconnues par la communauté scientifique. À la différence de la fraude scientifique, elle est involontaire. Elle se retrouve dans tous les domaines des sciences sous de multiples formes.

Pourquoi la science ne peut pas tout expliquer ?

La science explique toujours un fait en le référant à un autre, de sorte qu’elle ne peut pas découvrir le fondement ultime de tout ce qui existe. De même, elle présuppose toujours auparavant le cadre des lois de la nature et ne peut alors pas l’expliquer.

Quand utiliser le test t ?

Un test de Student peut être utilisé pour évaluer si un seul groupe diffère d’une valeur connue (test t à un échantillon), si deux groupes diffèrent l’un de l’autre (test t à deux échantillons indépendants), ou s’il existe une différence significative dans des mesures appariées (test de Student apparié ou à …

Comment expliquer la variance ?

La variance est l’écart carré moyen entre chaque donnée et le centre de la distribution représenté par la moyenne….Cependant, lorsque :

Quel est le rôle de l’alpha ?

L’alpha-1-antitrpysine (α-1-AT) est une protéine qui protège les poumons et le foie de dommages qui pourraient être causés par l’activation d’enzymes capables de détruire les cellules, un mécanisme normal de défense de l’organisme.

Qui signifie alpha ?

C’est la première lettre de l’alphabet grec, qui correspond au « a » de notre alphabet.10 févr. 2018

Comment définir alpha ?

1. Première lettre de l’alphabet grec (Α, α), dérivée du signe phénicien appelé aleph. 2. Se dit de la variété allotropique de basse température d’un corps (fer α, soufre α, etc.)

Qu’est-ce que l’alpha ?

Nom de la première lettre de l’alphabet grec, écrite α et correspondant, dans l’alphabet français, à la lettre A : 1. Le mot ‘âlef ou ‘élef signifie lui-même « bœuf », et les Grecs, chez qui l’aleph était devenu l’alpha ou la première lettre de leur alphabet, en connaissaient la signification sémitique.

Quel est le plus grand regret ?

Avoir trop vécu en fonction de ce qu’on attendait de soi et pas assez en fonction de ses aspirations. Avoir trop travaillé et ne pas avoir consacré davantage de temps à ses proches. Ne pas avoir eu le courage d’exprimer ce que l’on ressentait.1 janv. 2019

Quels sont les plus grands regrets ?

Des regrets qui en disent long sur l’essence même de la vie…

Quel est le message de la vie ?

La vie est courte, mais on s’ennuie quand même. La vie est trop courte pour donner une seule minute à quelque chose qui ne fait pas ton bonheur. Il faut vivre tout simplement, prendre la vie comme une chance et non comme un fardeau.13 oct. 2022

Quel est le pire des maux pour Socrate ?

Or le pire des maux que puisse connaître un homme, c’est de porter en lui l’injustice. Socrate considère qu’échapper au châtiment est une peine que l’on ne peut souhaiter qu’à ses ennemis car ne pas expier ses crimes est le pire des maux.10 juin 2015

Qui s’oppose à la science ?

La science s’oppose ainsi à la religion (qui se réfère à une « vérité révélée », c’est-à-dire à un « dogme »), et à tout autre « savoir » incapable de se fonder en raison.

Est-ce que la philosophie est une science ?

La philosophie est une science mise au service d’une autre science suprême : la science du Bien. Elle n’est réductible ni à des procédés techniques ni à des opinions individuelles : elle se réfère à une Norme intelligible. Elle est la science du bon usage de ce qu’on sait : telle est la thèse de Platon.

C’est quoi le test ANOVA ?

ANOVA teste l’homogénéité de la moyenne de la variable quantitative étudiée sur les différentes valeurs de la variable qualitative. L’analyse de la variance, si elle aboutit à un résultat éloigné de zéro, permet de rejeter l’hypothèse nulle : la variable qualitative influe effectivement sur la variable quantitative.26 mai 2022

C’est quoi un bon écart type ?

Une valeur d’écart type élevée indique que les données sont dispersées. D’une manière générale, pour une loi normale, environ 68 % des valeurs se situent dans un écart type de la moyenne, 95 % des valeurs se situent dans deux écarts types et 99,7 % des valeurs se situent dans trois écarts types.

C’est quoi la variance et l’écart type ?

Contrairement à l’étendue et à l’écart interquartile, la variance est une mesure qui permet de tenir compte de la dispersion de toutes les valeurs d’un ensemble de données. C’est la mesure de dispersion la plus couramment utilisée, de même que l’écart-type, qui correspond à la racine carrée de la variance.2 sept. 2021

Quelle est la signification de alpha ?

Première lettre de l’alphabet grec (Α, α), dérivée du signe phénicien appelé aleph. 2. Se dit de la variété allotropique de basse température d’un corps (fer α, soufre α, etc.) ainsi que des solutions solides obtenues à partir de cette variété (ferrite α : solution solide de carbone dans le fer α).

Pourquoi mal alpha ?

En zoologie, la théorie du mâle dominant ou mâle alpha suggère qu’un individu de sexe masculin d’un groupe d’animaux domine sur les autres pour l’accès à la reproduction et à la nourriture, et que les autres membres le suivent, lui obéissent ou se soumettent.

Quel est le contraire de alpha ?

Le mot timide peut être considéré comme l’antonyme de audacieux.

Où se trouve l’alpha ?

L’Alpha est une créature mystérieuse pouvant se trouver au Mont Satori, à l’Ouest de la Plaine d’Hyrule (image1). Vous ne trouverez cet animal qu’en présence d’une lumière bleue au Mont Satori (image2).

Où se trouve Alfa ?

Afrique

Quels sont les 5 regrets d’une personne en fin de vie ?

Le voici résumé en cinq points :

Quel est le pire entre regret et remord ?

Le remords contient une dimension morale et sociale qui n’existe pas dans le regret. Il s’accompagne forcément d’un sentiment de culpabilité lié à une mauvaise action. Le regret lui, peut se limiter au simple chagrin d’avoir fait ou de n’avoir pas fait quelque chose, même s’il est souvent empreint de culpabilité.28 févr. 2022

Pourquoi les hommes regrettent plus tard ?

Mais pourquoi dit-on que les hommes regrettent trop tard ? En effet, de ce deuil, des regrets peuvent surgir dans le cœur des deux partenaires. Beaucoup pensent que les femmes ont tendance à trouver les moyens de mieux digérer une rupture, et que les hommes mettent plus de temps pour regretter après.

Quelle est la phrase la plus triste du monde ?

J’irai par la forêt, j’irai par la montagne. Je ne puis demeurer loin de toi plus longtemps. Je marcherai les yeux fixés sur mes pensées, sans rien voir au dehors, sans entendre aucun bruit, seul, inconnu, le dos courbé, les mains croisées, triste, et le jour pour moi sera comme la nuit.

Quelle est la phrase la plus touchante ?

“On s’attache souvent moins à la femme qui touche le plus qu’à celle qu’on croit le plus facilement toucher.” “La beauté touche les sens et le beau touche l’âme.” “Nombreux sont opiniâtres en ce qui touche la voie une fois prise, peu en ce qui touche le but.”


cher à vide à taux faibles bonjour et on est repartis après avoir vu comment fonctionne un test statistique dans la vidéo précédente nous allons nous attarder brièvement sur les risques du métier avant de dérouler pas mal d’autres tests dans d’autres vidéos et oui car tout n’est pas sans risque surtout lorsqu’il s’agit de prendre des décisions en rejetant ou non une hypothèse à l’issue d’un test donc dans cette vidéo on va parler de risque alpha de risque bêta et de puissance d’un test en se basant toujours sur notre exemple de base celui avec les tailles de blé donc pour ceux qui n’auraient pas vu la vidéo précédente le lien est dans la description ah et aussi comme je le dis en début de chaque vidéo je vous préviens ça va aller vite donc n’hésitez pas à faire pause à revenir en arrière ou même à regarder la vidéo plusieurs fois pour être sûr de tout bien comprendre et justement pour bien comprendre ces histoires de risques on va imaginer la situation suivante notre paysan qui est sur le point de récolter ces blés va voir un marchand de paille pour s’assurer que celui-ci achètera bien la paille de ces blés après récolte le marchand de paille informe alors le paysan qui lâche être à la paille est si et seulement si la hauteur moyenne des blés de son chant est supérieure ou égale à 80 cm alors pourquoi il fait ça j’en sais rien mais comme on est partis sur des hauteurs de blé de notre premier exemple ben j’ai pas trouvé mieux donc notre marchand de paiva à les prélever aléatoirement 35 blé dans le champ mesurer leur taille et faire un petit test de comparaison d’une moyenne et une référence unilatérale à gauche pour le coup le test donc il va fixer l’hypothèse algéro suivante la moyenne des tailles de blé du champ contre mu est égal à 80 cm on a déjà vu tout ça hein je vais vite ensuite il va choisir une statistique qui va être la hauteur moyenne des blessures un échantillon de 35 et dont il connaît la distribution sous à 0 vous noterez que l’on ne va pas faire un centrage réduction de notre statistiques d’une parce qu’on est en 2019 et qu’on ne lit plus l’épée value sur une table et de deux parce que c’est plus simple de se représenter le truc sans passer par une loi normale centrée réduite mais il se passera exactement la même chose si on le faisait donc là c’est la distribution ou la danse tu es de probabilités de notre statistiques théorique qui est la moyenne d’un échantillon de 35 blé si l’hypothèse h0 est vrai donc si les blés ont été échantillonnés dans un champ faisant pile-poil 80 cm de moyenne d’ailleurs eu une autre manière de dire que à 0 est vrai c’est de dire que quand on mesure la moyenne de 35 blé dans le champ cette moyenne provient bien de cette distribution bien entendu notre marchands de paille a fixé en amont un seuil alpha 2 5% comme d’hab qui lui permettra de prendre une décision à l’issue du test si la statistique mesuré sur l’échantillon qu’on note me up ce tombe dans cette zone la paix vaio associés aux tests est inférieur au seuil fixé à 5% alors il rejettera l’hypothèse à géraud en considérant qu’il est peu probable que notre statistique mesure et proviennent de cette distribution et il n’achètera pas la payer ou bien si la statistique mesure et tombe dans cette zone la paix vaio associés est supérieur au seuil il ne pourra pas rejeter l’hypothèse à géraud et donc il n’aura pas de raison de ne pas acheter donc il achètera la paille là si vous sentez déjà perdu quand vous entendez les mots hypothèse à zéro seuil alphabet value et c’est vraiment à les revoir la vidéo précédente qui explique bien tout ça en 15 minutes ce qu’il faut bien comprendre avec les décisions d’un test c’est qu’il n’y a pas toujours concordance entre la décision prise est la réalité bah oui dire que l’on rejette à zéro quand notre statistiques observées tombe dans cette zone définie par notre alpha 2 5% c’est accepter l’idée que cette statistique aurait quand même pu être observé 6 à 0 et est vrai dans au maximum 5 % des cas il y a donc un risque de se planter et ce risque dans notre exemple il préoccupe notre paysan parce que lui en tant que vendeur ou fournisseurs de paille ben ça lui ferait un peu mal que le marchand de paille refusent d’acheter son lot alors que la moyenne de son chant est vraiment supérieure à 80 cm même si en vrai il le saura jamais parce qu’il ne connaîtra jamais la vraie moyenne de son champ mais bon on imagine dans ce cas précis si le marchand de payet estimé que les blés du paysan sont trop petits en rejetant l’hypothèse nul c’est seulement parce qu’il est tombé sur un échantillon aléatoire mans petit pas rapport au reste du champ c’est la faute à pas de bol quoi bref ce risque on le nomme risque alpha ou risque du vendeur ou du fournisseur parfois ou même erreur de type 1 ou erreur de premières espèces en anglais mais nous on dira risque alpha ou risque du fournisseur pour cet exemple ce risque il correspond donc au risque de rejeter à 0 6 à 0 est vrai le côté bien pratique du truc c’est que ce risque est globalement maîtrisée vu que c’est nous qu’il choisit sont enfin là c’est le marchand de paille mais bon en choisissant un risque alpha 2 5% on se donne au maximum 5 % de chances de rejeter à tort à 0 ce risque on va le mettre dans un petit tableau récapitulatif des situations possibles ici on va mettre la décision prise à l’issue du test by en a deux à zéro rejeter et âgés rhône ont rejeté et là on va mettre la réalité sachant que la réalité en vrai on en a aucune idée tant que l’on n’aura pas mesuré tous les blés un par un mais elle existe soit à zéro et vraie notre moyenne mesurée provient bien de cette loi normale soit à zéro est fausse donc notre risque alpha moyen mnémotechnique alpha comme fournisseur donc c’est le risque de ne pas vendre alors que c’est bon donc de rejeter à géraud alors qu’en théorie à 0 est vrai on le met dans cette case pour la case du dessous c’est vite vu à géraud est vrai et elle n’est pas rejetée par le test donc c’est cool les données ne permettent pas d’affirmer que le fournisseur un champ plus petit que 80 cm et l’acheteur lui achète bien ça payet prenons maintenant le point de vue de l’acheteur donc dû marchands de paille son risque à lui de se planter c’est d’acheter la paille alors qu’en vérité la taille moyenne du champ et quand même inférieur à 80 cm donc c’est la probabilité de ne pas rejeter à géraud si elle est fausse ce risque on le nomme risque bêta moyen mnémotechnique le t2 bêta et d’acheteurs désolé j’ai pas trouvé mieux le côté pas pratique du truc c’est qu’on ne peut absolument pas calculés ce risque pour comprendre pourquoi reprenons la distribution de notre statistiques théorique qui correspond aux valeurs que peut prendre la moyenne d’un échantillonnage de 35 blé dans un champ ayant comme vrai moyenne 80 cm donc quand à 0 est vrai c’est bon pour ça bien maintenant imaginons je dis bien imaginons que la vraie moyenne du champ soit de 78 cm quand le marchand de paille est à des prélever les 35 blé pour son test et qu’il a mesuré la moyenne de son échantillon c’est comme s’il avait tiré aléatoirement une estimation de la moyenne du champ dans cette distribution qui est la même que celle liée à à jérôme est centré sur 78 cette fois c’est clair dans ce cas précis on peut calculer le risque bêta c’est toutes les valeurs possibles de cette distribution qui ne sont pas rejetés par notre test donc c’est l’air sous cette courbe qui se situe à droite de notre seuil lié à la courbe à 0 et donc avec cet exemple cela donne un risque bêta de 0.33 ça veut dire que si le chant faisait vraiment 78 cm de hauteur on avait 33 % de chances de ne pas rejeter algéro sauf que ben on ne connaît jamais la vraie moyenne de notre champ on ne peut avoir qu’une estimation ponctuelles si la moyenne de notre échantillon fait 78,9 cm comme dans les vidéos précédentes impossible de dire si cette estimation du chant provient de cette distribution ou d’une autre centré sur 79 cm ou d’une autre centré sur 78 5 cm et cetera et cetera on ne peut donc pas calculer le risque bêta parce qu’on ne connaît pas la vraie moyenne du champ mais c’est quand même important de comprendre ce que c’est et de le garder en tête parce que quand on parle de risque bêta ça nous amène à parler de la puissance d’un test statistique la puissance d’un test c’est quoi eh ben c’est le dernier cas de figure de notre tableau des possibles c’est donc toujours du point de vue de l’acheteur la probabilité qu’ils n’achètent pas la paille quand celle ci n’est pas supérieur à 80 cm donc quand c’est ok que la décision prise est la bonne celle de rejeter à géraud quant à jérôme est fausse on dit souvent que c’est la capacité pour un test de voir quelque chose s’il y a quelque chose à voir donc c’est bien ça allait on calcule la puissance de notre test et ben non parce que c’est comme pour le risque bêta on n’a aucun moyen de la calculer pourquoi pour exactement la même raison que précédemment reprenons nos deux distributions celle de droite qui correspond à agir au vrai muet galles 80 cm et celle de gauche qui correspond à mu égale 60 18 cm donc une possibilité pour que à 0 soit fausse parmi une infinité la puissance s’est quant à elle 0 est fausse donc que l’on a échantillonné dans cette courbe si le chantier bien 78 cm de moyenne et que l’on rejette bien à 0 donc quand on se situe à gauche de notre seuil cela correspond donc à cette heure ci comme l’air sous la courbe d’une densité de probabilité est toujours égale à 1 on en conclut assez facilement que la puissance est égal à 1 – le risque bêta qu’on ne peut toujours pas calculé vu qu’on ne connaîtra jamais la vraie moyenne du champ là on l’a supposé à 60 18 cm mais en vrai on n’en sait rien ok et là vous allez me dire ouais c’est quand même bien compliqué tout ça et en plus on peut jamais la calculette à puissance donc ça sert à quoi et en effet dit comme ça ça sert à rien mais imaginez que le marchand de paille ne soit pas trop bête et se disent très bien si la taille du champ de mon fournisseur mesure 79 9 cm je m’en fiche un peu de cette différence de 0,1 cm donc ce n’est pas grave si je ne rejette pas à zéro et que j’achète la paille quand même moi ce qui compte c’est que le chant ne fasse pas moins de soixante dix huit centimètres donc je vais être capable de rejeter à 0 95% du temps si le chant que j’ai championne fait 78 cm ou moins il a bien parlé comment fait ça du coup si on reprend notre situation telle quelle on a vu que notre puissance est égal à 7 ercis ce qui fait 0,67 c’est beaucoup moins que les 0 95 que l’on souhaite atteindre pour augmenter la puissance de notre test et d’un test en général il existe en gros deux manières que l’on ne peut pas toujours utiliser la première et la plus classique c’est d’augmenter l’effectif de l’échantillon en effet on a vu que les formes de ses courbes dépendent de leur écart type qui pour le coup correspond à l’erreur type soit l’écart type de notre échantillon / la racine carrée de l’effectif donc en augmentant les effectifs ont diminué l’erreur type et on sépare mieux les deux co sauf que c’est pas directement proportionnel à l’effectif à cause de cette racine donc si on veut diviser leur type par dix il faudra multiplier l’effectif par 100 si on demande à un ordinateur de calculer le nombre de blé à échantillonner pour arriver à une puissance de 95 % avec cette différence de 2 cm il nous faudrait 87 blé ce qui fait quand même un peu beaucoup pour ce pauvre marchands de paille et la deuxième manière consiste à limiter la variance de l’échantillon pour la même raison que précédemment si on diminue la variance de l’échantillon et donc son écart type on diminue l’erreur type de l’estimation de la moyenne du champ et on sépare mieux les deux courbes donc au moment de l’échantillonnage peut-être que le marchand de paris est restée en bordure de champ alors que l’on sait très bien que la variabilité y est plus forte sinon bah il peut difficilement faire mieux bon on va pas aller plus loin parce que ça fait déjà beaucoup à digérer mais on reviendra bientôt sur ces histoires de riscal faille de puissance liée aux tests d’hypothèses notamment pour faire un truc à la mode en ce moment dans le monde des stats les critiquer en attendant ce qu’il faut retenir c’est que quand on applique un test statistique avec la méthode de seuil de la paix value ben on prend toujours un risque de détecter une différence due au hasard c’est le risque alpha est que si l’on veut calculer la puissance de notre test c’est à dire sa capacité à détecter une différence quand il y en a effectivement une eh ben on est obligé de fixer une condition sur cette différence nous on voulait une différence au moins égal à 2 cm dans notre exemple voilà voilà bravo à vous si vous avez tout suivi pour les autres prenez le temps de regarder cette vidéo une seconde fois en marquant des pauses tout ce qui a été raconté dans cette vidéo et qu’il sera racontée dans les prochaines et grandement inspiré de statistiques pour stato fab un petit document de 142 pages de denis poinsot qui explique tout ça à merveille donc un grand merci à lui le lien est dans la description en attendant parler de mes vidéos autour de vous partager les soutenez mois sur tipis et à demain si vous voulez bien

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