Cependant, supposons que cette semaine-là, il y a eu une vague de chaleur portant les températures au-dessus de 40 degrés. Connaissant ce dernier, il faudrait prendre en compte le facteur de température élevée comme cause de l'augmentation des ventes. Si nous n'en tenions pas compte, nous pourrions rejeter notre hypothèse nulle quand elle est vraie, c'est-à-dire que nous penserions que notre campagne a été un franc succès alors qu'en réalité la cause de l'augmentation des ventes était la forte chaleur. Si nous arrivions à cette conclusion, nous rejetterions l'hypothèse nulle alors qu'elle est réellement vraie et commettrions donc une erreur de type 1. Causes de l'erreur de type 1
L'erreur de type 1 est liée à la significativité du contraste ou alpha, à l'erreur d'estimation des coefficients et peut survenir en raison de 2 violations typiques des hypothèses de départ d'une régression. Ceux-ci sont:
Hétéroscédasticité conditionnelle. La corrélation sérielle. Une régression présentant l'une des violations précédentes sous-estimerait l'erreur des coefficients.
- Erreur de type d'appareil
- Erreur de type 1 statistique
- Erreur de type 2 stat
- 79 rue villon new york
Erreur De Type D'appareil
Il s'agit d'une erreur de type II. On l'appelle également une condition de faux positif (une situation qui indique qu'une condition donnée n'est pas présente mais qu'elle est réellement présente). L'erreur de type II est désignée par $ \ beta $ et est également appelée niveau bêta. Le but d'un test statistique est de déterminer qu'une hypothèse nulle peut être rejetée ou non. Un test statistique peut rejeter ou ne pas pouvoir rejeter une hypothèse nulle. Le tableau suivant illustre la relation entre la véracité ou la fausseté de l'hypothèse nulle et les résultats du test en termes d'erreur de type I ou II. Jugement
L'hypothèse nulle ($ H_0 $) est
Type d'erreur
Inférence
Rejeter
Valide
Erreur de type I (faux positif)
Incorrect
Invalide
Vrai positif
Correct
Impossible de rejeter
Vrai négatif
Erreur de type II (faux négatif)
Incorrect
Erreur De Type 1 Statistique
Cela amènerait les chercheurs à rejeter leur hypothèse nulle selon laquelle le médicament n'aurait aucun effet. Si le médicament provoquait l'arrêt de la croissance, la conclusion de rejeter l'hypothèse nulle, dans ce cas, serait correcte. Cependant, si quelque chose d'autre que le médicament administré a provoqué l'arrêt de croissance au cours du test, il s'agirait d'un exemple de rejet incorrect de l'hypothèse nulle, c'est-à-dire d'une erreur de type I.
Erreur De Type 2 Stat
Les erreurs de type I et de type II signifient les résultats erronés des tests d'hypothèse statistique. L'erreur de type I représente le rejet incorrect d'une hypothèse nulle valide tandis que l'erreur de type II représente la rétention incorrecte d'une hypothèse nulle non valide. Hypothèse nulle
L'hypothèse nulle fait référence à une déclaration qui annule le contraire avec des preuves. Considérez les exemples suivants:
Exemple 1
Hypothesis - L'eau ajoutée à un dentifrice protège les dents contre les caries. Null Hypothesis - L'eau ajoutée à un dentifrice n'a aucun effet contre les caries. Exemple 2
Hypothesis - Floride ajouté à un dentifrice protège les dents contre les caries. Null Hypothesis - Floride ajoutée à un dentifrice n'a aucun effet contre les caries. Ici, l'hypothèse nulle doit être testée par rapport à des données expérimentales pour annuler l'effet du floride et de l'eau sur les cavités des dents. Erreur de type I
Prenons l'exemple 1. Ici, l'hypothèse nulle est vraie, c'est-à-dire que l'eau ajoutée à un dentifrice n'a aucun effet contre les caries.
Les estimateurs sont toutefois suffisants pour calculer des intervalles de confiance. Références [ modifier | modifier le code]
(en) Cet article est partiellement ou en totalité issu de l'article de Wikipédia en anglais intitulé « Standard error » ( voir la liste des auteurs). Voir aussi [ modifier | modifier le code]
Article connexe [ modifier | modifier le code]
Écart type
Lien externe [ modifier | modifier le code]
Standard Errors of Mean, Variance, and Standard Deviation Estimators by S. Ahn
Portail des probabilités et de la statistique
Les défauts de la sélection de l'échantillon
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