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Séance de cours

Essais d'hypothèse en statistique

Description

Cette séance de cours porte sur les tests d'hypothèse en statistique, en mettant l'accent sur les statistiques d'essais, les régions critiques, les hypothèses simples et composites, les tests unidirectionnels et bidirectionnels, les fonctions de puissance, les tests Wald, les valeurs p, les tests multiples, la méthode Bonferroni, le taux de découverte faux et les statistiques non paramétriques. L'instructeur explique l'importance de contrôler le taux d'erreur de type I et introduit des méthodes pratiques pour effectuer et interpréter des tests d'hypothèses.

Source officielle

Proximité ontologique

Statistique

Inférence statistique: Test statistique

Concepts associés (32)

Multiple comparisons problem

In statistics, the multiple comparisons, multiplicity or multiple testing problem occurs when one considers a set of statistical inferences simultaneously or infers a subset of parameters selected based on the observed values. The more inferences are made, the more likely erroneous inferences become. Several statistical techniques have been developed to address that problem, typically by requiring a stricter significance threshold for individual comparisons, so as to compensate for the number of inferences being made.

False discovery rate

In statistics, the false discovery rate (FDR) is a method of conceptualizing the rate of type I errors in null hypothesis testing when conducting multiple comparisons. FDR-controlling procedures are designed to control the FDR, which is the expected proportion of "discoveries" (rejected null hypotheses) that are false (incorrect rejections of the null). Equivalently, the FDR is the expected ratio of the number of false positive classifications (false discoveries) to the total number of positive classifications (rejections of the null).

Family-wise error rate

In statistics, family-wise error rate (FWER) is the probability of making one or more false discoveries, or type I errors when performing multiple hypotheses tests. John Tukey developed in 1953 the concept of a familywise error rate as the probability of making a Type I error among a specified group, or "family," of tests. Ryan (1959) proposed the related concept of an experimentwise error rate, which is the probability of making a Type I error in a given experiment.

False coverage rate

In statistics, a false coverage rate (FCR) is the average rate of false coverage, i.e. not covering the true parameters, among the selected intervals. The FCR gives a simultaneous coverage at a (1 − α)×100% level for all of the parameters considered in the problem. The FCR has a strong connection to the false discovery rate (FDR). Both methods address the problem of multiple comparisons, FCR from confidence intervals (CIs) and FDR from P-value's point of view. FCR was needed because of dangers caused by selective inference.

Statistique de test

En 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.

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Séances de cours associées (36)

Essais d'hypothèses : aperçu statistique

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

Comprendre les statistiques et le design expérimental

Explore les tests t, les intervalles de confiance, l'ANOVA et les tests d'hypothèse dans les statistiques, en soulignant l'importance d'éviter les fausses découvertes et de comprendre la logique derrière les tests statistiques.

Essais d'hypothèses : état de la nature

Explore les tests d'hypothèse, en soulignant l'état de la nature et l'importance de choisir le test le plus puissant.

Problème de tests multiples

Explore les défis que posent les essais multiples dans l'analyse des données génomiques, y compris le contrôle des taux d'erreur, les valeurs de p ajustées, les tests de permutation et les pièges dans les essais d'hypothèses.

Estimation maximale de la probabilité : Statistiques multivariées

Explore l'estimation de la probabilité maximale et les tests d'hypothèses multivariées, y compris les défis et les stratégies pour tester plusieurs hypothèses.

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Concepts associés (32)

Multiple comparisons problem

False discovery rate

Family-wise error rate

False coverage rate

Statistique de test

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