« Distribution de T² » : différence entre les versions


m (Remplacement de texte : «  '''<span style="font-size:18px">GLOSSAIRE DE LA STATISTIQUE</span>'''Catégorie:Statistiques » par « {{Modèle:Statistiques}} Catégorie:Statistiques »)
m (Remplacement de texte : « ↵<small> » par «  ==Sources==  »)
Ligne 24 : Ligne 24 :
'''T-distribution'''
'''T-distribution'''


<small>
 
==Sources==
 
[https://ontostats.univ-paris8.fr/omk/s/logicielsStats/item/5444  Source : univ-paris8.fr ]
[https://ontostats.univ-paris8.fr/omk/s/logicielsStats/item/5444  Source : univ-paris8.fr ]



Version du 27 janvier 2024 à 20:19

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


Sources

Source : univ-paris8.fr

Source : ISI



GLOSSAIRE DE LA STATISTIQUE

Isi-logo-stats.jpg

Contributeurs: wiki