L'erreur de type 1 dans les statistiques est définie comme le rejet de l'hypothèse nulle alors qu'elle est réellement vraie. Une erreur de type 1 est également connue sous le nom de faux positif ou erreur de type alpha. Faire une erreur de type 1 revient à nier quelque chose alors que c'est vrai. Considérons, par exemple, la situation de tester si une campagne marketing menée sur les réseaux sociaux augmente les ventes de glaces d'une entreprise au cours d'une semaine d'été. Les hypothèses seraient les suivantes:
H 0: Les ventes n'augmentent pas en raison de la campagne d'été
H 1: Augmentation des ventes grâce à une campagne de marketing
Après évaluation du trafic sur le site Web de l'entreprise et des pages visitées après la campagne, les éléments suivants sont détectés:
Augmentation bien que du trafic et des visites de 50%. 200% d'augmentation des ventes de glaces. Au vu de ces résultats, on peut conclure que la campagne publicitaire a été fructueuse et a eu un effet d'entraînement sur l'augmentation des ventes.
Erreur De Type 2 Stat
Cet article sur les erreurs en statistique va vous permettre de comprendre et d'éviter les pièges classiques dans les tests statistiques. C'est le dernier d'une série de trois articles consacrés à l'utilisation des tests statistiques, à découvrir sur notre blog. Les tests statistiques sont de puissants outils d'inférence statistique, c'est-à-dire qu'ils permettent de déduire les propriétés d'une population observée à partir de l'échantillon collecté. Mais un tel avantage ne peut être obtenu sans effort! Faites attention aux erreurs possibles. Tout d'abord, vous devez considérer les deux points suivants:
L'échantillon doit être prélevé au hasard, donc des échantillons aléatoires, pour avoir des données non biaisées de la population. Vous ne pouvez pas être sûr qu'une hypothèse ou une autre soit entièrement vraie. Vous êtes seulement capable de rejeter ou de ne pas rejeter l'hypothèse nulle (H 0) avec une certaine probabilité. En effet, il existe 4 situations possibles selon si H 0 est vrai et si vous rejetez H 0:
En résumé:
Erreur de type I: nous rejetons l'hypothèse vraie nulle (H 0).
Erreur De Type 1.0
Ligue 1: l'équipe type des erreurs de castings de Ligue 1
Au lendemain des révélations étrangères de la Ligue 1, voici les déceptions, dans lesquelles on retrouve un certain Lionel Messi...
Microsoft et les partenaires peuvent être rémunérés si vous achetez quelque chose en utilisant les liens recommandés dans cet article. 9/9 DIAPOSITIVES
Erreur De Type 2
Lorsque vous effectuez des tests d'hypothèse, prenez en considération les risques associés à l'erreur de 1ère espèce et à l'erreur de 2e espèce. Si les conséquences d'une erreur sont plus graves ou plus coûteuses que celles de l'autre, choisissez un seuil de signification et une puissance qui reflètent la gravité relative de ces conséquences.
Erreur De Type 13 Vba
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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
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