« Test d'hypothèses » : différence entre les versions


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Hypothèse nulle : il s’agit de l’hypothèse selon laquelle il n’y a pas de modèle d’anomalie ou de croyance selon l’hypothèse faite.
Hypothèse nulle : il s’agit de l’hypothèse selon laquelle il n’y a pas de modèle d’anomalie ou de croyance selon l’hypothèse faite.
Hypothèse alternative : contrairement à l’hypothèse nulle, elle montre que l’observation est le résultat d’un effet réel.
Hypothèse alternative : contrairement à l’hypothèse nulle, elle montre que l’observation est le résultat d’un effet réel.



Version du 25 janvier 2021 à 00:10

en construction

Définition

Le processus de test d’hypothèse consiste à tirer des inférences ou des conclusions sur l’ensemble de la population ou des données en effectuant des tests statistiques sur un échantillon. Les mêmes inférences sont tirées pour différents modèles d’apprentissage automatique par le test T.

Pour tirer quelques inférences, nous devons faire des hypothèses qui conduisent à deux termes qui sont utilisés dans le test d’hypothèse.

Hypothèse nulle : il s’agit de l’hypothèse selon laquelle il n’y a pas de modèle d’anomalie ou de croyance selon l’hypothèse faite.

Hypothèse alternative : contrairement à l’hypothèse nulle, elle montre que l’observation est le résultat d’un effet réel.

Français

Test d'hypothèse

Anglais

Hypothesis Testing

https://www.datacamp.com/community/tutorials/hypothesis-testing-machine-learning

https://www.coursera.org/learn/ibm-ai-workflow-data-analysis-hypothesis-testing

Source : Wikipedia