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Description

Cette séance de cours introduit le concept des tests de spécification dans le contexte des modèles de choix, en mettant l'accent sur les tests d'hypothèse classiques et les erreurs qui peuvent se produire. Des exemples sont fournis pour illustrer l'impact des erreurs de type I et de type II, ainsi que l'importance de spécifier correctement les variables dans le modèle.

Dans MOOC

Introduction aux modèles de choix discrets

Le comportement humain est complexe et imprévisible. Ou l'est-il ? Prédire le comportement à l'aide de modèles mathématiques est le sujet de ce cours. Plus précisément, nous nous concentrons sur la modélisation des choix, afin d'obtenir des modèles de demande désagrégés. En se concentrant sur le modèle logit, le cours couvre en détail la spécification du modèle, l'estimation de ses paramètres, la validation et l'application. Des exercices utilisant le logiciel Biogeme sont également proposés. Des études d

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Concepts associés (17)

Test statistique

En statistiques, un test, ou test d'hypothèse, est une procédure de décision entre deux hypothèses. Il s'agit d'une démarche consistant à rejeter ou à ne pas rejeter une hypothèse statistique, appelée hypothèse nulle, en fonction d'un échantillon de données. Il s'agit de statistique inférentielle : à partir de calculs réalisés sur des données observées, on émet des conclusions sur la population, en leur rattachant des risques d'être erronées. Hypothèse nulle L'hypothèse nulle notée H est celle que l'on considère vraie a priori.

Hypothèse nulle

En statistiques et en économétrie, l'hypothèse nulle (symbole international : ) est une hypothèse postulant l'égalité entre des paramètres statistiques (généralement, la moyenne ou la variance) de deux échantillons dont elle fait l’hypothèse qu'ils sont pris sur des populations équivalentes. Elle est toujours testée contre une hypothèse alternative qui postule soit la différence des données (test bilatéral), soit une inégalité (plus petit que ou plus grand que) entre les données (test unilatéral).

Errors-in-variables models

In statistics, errors-in-variables models or measurement error models are regression models that account for measurement errors in the independent variables. In contrast, standard regression models assume that those regressors have been measured exactly, or observed without error; as such, those models account only for errors in the dependent variables, or responses. In the case when some regressors have been measured with errors, estimation based on the standard assumption leads to inconsistent estimates, meaning that the parameter estimates do not tend to the true values even in very large samples.

Test de validation

Un test de validation est un type de test informatique qui permet de vérifier si toutes les exigences client, décrites dans le document de spécification du logiciel, sont respectées. Les tests de validation se décomposent généralement en plusieurs phases : Validation fonctionnelle : les tests fonctionnels assurent que les différents modules ou composants implémentent correctement les exigences client. Ces tests peuvent être de type valide, invalide, inopportuns, etc.

Tests système

Les tests système de logiciel ou de matériel réfèrent à un processus de test d'un système intégré afin d'évaluer sa conformité aux exigences spécifiées. Les tests système appartiennent à la classe des tests de type boîte noire, et en tant que tels, ne devraient exiger aucune connaissance de la conception interne du code ou de la logique. En règle générale, les tests système prennent comme entrée tous les composants logiciels « intégrés » (ayant réussi les tests d'intégration) mais aussi le système logiciel lui-même intégré à n'importe quel système matériel compatible.

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Séances de cours associées (64)

Essais: Essais de spécification

Couvre les tests d'hypothèse classiques, les tests de spécification et les erreurs dans les tests d'hypothèse dans les modèles de choix.

Essais d'hypothèse en statistique

Examine les tests d'hypothèse dans les statistiques, en mettant l'accent sur la prise de décision basée sur des données d'échantillon et le contrôle des probabilités d'erreurs.

Essais d'hypothèses : aperçu statistique

Fournit un aperçu des tests d'hypothèses, des valeurs p, des tests Wald et des statistiques non paramétriques.

Distributions de probabilités dans les études environnementales

Explore les distributions de probabilité pour les variables aléatoires dans les études sur la pollution atmosphérique et le changement climatique, couvrant les statistiques descriptives et inférentielles.

Chaos Engineering: Principes avancés

Explore les principes avancés de Chaos Engineering, la gestion des risques, l'automatisation et les tests d'injection de défauts.

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Test statistique

Hypothèse nulle

Errors-in-variables models

Test de validation

Tests système

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