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== Définition ==
== Définition ==
Publié en 1931 suite aux travaux d’Harold Hotelling, le T ^2 de Hotelling est une approche paramétrique permettant de tester si plusieurs variables continues distinctes \mathbf{X} = (X ^1, \cdots, X ^P) sont liées à une variable qualitative binaire Y lorsqu’elles sont considérées avec leurs différentes interactions multivariées.
Les hypothèses d’utilisation de ce test sont: \mathbf{X}|_{Y = 1}, \mathbf{X}|_{Y = 2} suivent une loi normale et leur matrice de covariance respective sont égales (homoscédasticité).
Le T ^2 de Hotelling peut être vu comme une généralisation du test de Student et bénéficie des mêmes avantages que ce dernier, à savoir une bonne robustesse lorsque l’hypothèse de normalité des données n’est pas respectée mais une perte lorsque l’hypothèse d’homoscédasticité ne l’est pas.
Le T ^2 de Hotelling a été conçu dans le même objectif que ceux du \lambda de Wilks, de la trace de Hotelling-Lawley, de la trace de Pillai-Bartlett et de la plus forte valeur propre de Roy.
== Français ==
== Français ==
'''Distribution T-carré de Hotelling'''
'''T² de Hotelling'''  
'''T² de Hotelling'''  


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[https://ontostats.univ-paris8.fr/omk/s/logicielsStats/item/5444  Source : univ-paris8.fr ]


[http://isi.cbs.nl/glossary/term1549.htm  Source : ISI ]
[http://isi.cbs.nl/glossary/term1549.htm  Source : ISI ]

Version du 2 avril 2021 à 17:50

Définition

Publié en 1931 suite aux travaux d’Harold Hotelling, le T ^2 de Hotelling est une approche paramétrique permettant de tester si plusieurs variables continues distinctes \mathbf{X} = (X ^1, \cdots, X ^P) sont liées à une variable qualitative binaire Y lorsqu’elles sont considérées avec leurs différentes interactions multivariées.

Les hypothèses d’utilisation de ce test sont: \mathbf{X}|_{Y = 1}, \mathbf{X}|_{Y = 2} suivent une loi normale et leur matrice de covariance respective sont égales (homoscédasticité).

Le T ^2 de Hotelling peut être vu comme une généralisation du test de Student et bénéficie des mêmes avantages que ce dernier, à savoir une bonne robustesse lorsque l’hypothèse de normalité des données n’est pas respectée mais une perte lorsque l’hypothèse d’homoscédasticité ne l’est pas.

Le T ^2 de Hotelling a été conçu dans le même objectif que ceux du \lambda de Wilks, de la trace de Hotelling-Lawley, de la trace de Pillai-Bartlett et de la plus forte valeur propre de Roy.

Français

Distribution T-carré de Hotelling

T² de Hotelling

distribution de T² (du Hotelling)

Anglais

Hotelling's T²

Hotelling’s T² distribution

T² distribution

T-distribution

Source : univ-paris8.fr

Source : ISI


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