Hypothèse nulleEn 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).
Test statistiqueEn 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.
Alternative hypothesisIn statistical hypothesis testing, the alternative hypothesis is one of the proposed proposition in the hypothesis test. In general the goal of hypothesis test is to demonstrate that in the given condition, there is sufficient evidence supporting the credibility of alternative hypothesis instead of the exclusive proposition in the test (null hypothesis). It is usually consistent with the research hypothesis because it is constructed from literature review, previous studies, etc.
Errors-in-variables modelsIn 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 validationUn 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 systèmeLes 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.
Test (informatique)vignette|Une programmeuse écrivant du code Java avec JUnit. En informatique, un test désigne une procédure de vérification partielle d'un système. Son objectif principal est d'identifier un nombre maximal de comportements problématiques du logiciel. Il permet ainsi, dès lors que les problèmes identifiés seront corrigés, d'en augmenter la qualité. D'une manière plus générale, le test désigne toutes les activités qui consistent à rechercher des informations quant à la qualité du système afin de permettre la prise de décisions.
Test unitaireEn programmation informatique, le test unitaire (ou « T.U. », ou « U.T. » en anglais) est une procédure permettant de vérifier le bon fonctionnement d'une partie précise d'un logiciel ou d'une portion d'un programme (appelée « unité » ou « module »). Dans les applications non critiques, l'écriture des tests unitaires a longtemps été considérée comme une tâche secondaire. Cependant, les méthodes Extreme programming (XP) ou Test Driven Development (TDD) ont remis les tests unitaires, appelés « tests du programmeur », au centre de l'activité de programmation.
Statistique de testEn statistique, une statistique de test - aussi appelée variable de décision - est une variable aléatoire construite à partir d'un échantillon statistique permettant de formuler une règle de décision pour un test statistique. Cette statistique n'est pas unique, ce qui permet de construire différentes règles de décision et de les comparer à l'aide de la notion de puissance statistique. Il est impératif de connaitre sa loi de probabilité lorsque l'hypothèse nulle est vraie. Sa loi sous l'hypothèse alternative est souvent inconnue.
Résidu (statistiques)In statistics and optimization, errors and residuals are two closely related and easily confused measures of the deviation of an observed value of an element of a statistical sample from its "true value" (not necessarily observable). The error of an observation is the deviation of the observed value from the true value of a quantity of interest (for example, a population mean). The residual is the difference between the observed value and the estimated value of the quantity of interest (for example, a sample mean).
Dependent and independent variablesDependent and independent variables are variables in mathematical modeling, statistical modeling and experimental sciences. Dependent variables are studied under the supposition or demand that they depend, by some law or rule (e.g., by a mathematical function), on the values of other variables. Independent variables, in turn, are not seen as depending on any other variable in the scope of the experiment in question. In this sense, some common independent variables are time, space, density, mass, fluid flow rate, and previous values of some observed value of interest (e.
Théorie du choix rationnelLa théorie du choix rationnel (en anglais « rational choice theory », prononcé 'ræʃənl tʃɔɪs thēərē), ou « décision rationnelle », en microéconomie contemporaine, regroupe plusieurs théories de l'action qui, de manière générale, attribuent aux agents un comportement rationnel, lequel, en raison de préférences, dénote une recherche du plus grand profit pour le moindre mal. Elles ont été développées en économie (où elles constituent un paradigme dominant), en sociologie (où elles sont en concurrence avec d'autres paradigmes) et en psychologie, notamment en criminologie.
Théorie des choix publicsLa théorie des choix publics, appelée aussi théorie des choix collectifs, est une théorie économique sur le rôle de l'État et le comportement politique des électeurs, des élus, des fonctionnaires et des groupes d'intérêts. Elle s'appuie sur une série de postulats empruntés à l'économie néoclassique (notamment celui de l'individualisme méthodologique et du choix rationnel) pour l'appliquer à la science politique : les décisions politiques ne résulteraient que de la somme de décisions individuelles, prises dans leur propre intérêt personnel par leurs auteurs.
Erreur de mesurevignette|upright|Mesurage avec une colonne de mesure. Une erreur de mesure, dans le langage courant, est Exemples usuels et fictifs d'après cette définition : L'indication d'une balance de ménage pour une masse de certifiée est de . L'erreur de mesure est de – ; La distance entre deux murs, donnée par un télémètre laser est de , valeur considérée ici comme exacte. La valeur mesurée, au même endroit, avec un mètre à ruban est de . L'erreur de mesure, avec le mètre à ruban, est de ou ; La différence sur 24 heures de temps entre une pendule radio pilotée et une montre bracelet est de .
Théorie du choix émotionnelLa théorie du choix émotionnel (également appelée logique de l'affect) est un modèle d'action scientifique sociale pour expliquer la prise de décision humaine. On doit cette approche Robin Markwica dans l'ouvrage Emotional Choices publiée par Oxford University Press en 2018. Cette théorie est considérée comme un modèle alternatif à la théorie du choix rationnel et aux perspectives constructivistes.
Variable aléatoirevignette|La valeur d’un dé après un lancer est une variable aléatoire comprise entre 1 et 6. En théorie des probabilités, une variable aléatoire est une variable dont la valeur est déterminée après la réalisation d’un phénomène, expérience ou événement, aléatoire. En voici des exemples : la valeur d’un dé entre 1 et 6 ; le côté de la pièce dans un pile ou face ; le nombre de voitures en attente dans la 2e file d’un télépéage autoroutier ; le jour de semaine de naissance de la prochaine personne que vous rencontrez ; le temps d’attente dans la queue du cinéma ; le poids de la part de tomme que le fromager vous coupe quand vous lui en demandez un quart ; etc.
Type I and type II errorsIn statistical hypothesis testing, a type I error is the mistaken rejection of an actually true null hypothesis (also known as a "false positive" finding or conclusion; example: "an innocent person is convicted"), while a type II error is the failure to reject a null hypothesis that is actually false (also known as a "false negative" finding or conclusion; example: "a guilty person is not convicted").
