Une erreur de type I survient dans un test d'hypothèse statistique lorsqu'une
Une autre façon de réduire la probabilité d'une erreur de type I est d'augmenter la taille de l'échantillon. Une taille d'échantillon plus grande augmente la puissance du test, ce qui facilite le rejet d'une hypothèse nulle lorsqu'elle est fausse.
Une erreur de type II survient dans un test d'hypothèse statistique lorsque l'hypothèse nulle est acceptée par erreur. Les erreurs de type II sont également connues sous le nom de « faux négatifs », elles représentent l'échec de détection d'un effet positif alors qu'il existe.
L'erreur type est la racine carrée de la variance d'échantillonnage. Cette mesure est plus facile à interpréter puisqu'elle donne une indication de l'erreur d'échantillonnage en utilisant la même échelle que l'estimation alors que la variance est basée sur les différences au carré.
Le niveau de 99 % est le plus prudent, le niveau de 95 % est le plus répandu, et le niveau de 90 % est rarement utilisé.
2. L'erreur de deuxi`eme esp`ece (de type II ) est β = P (accepter H0 |H0 est fausse).
1) Celui qui revendique l'erreur doit établir que la réalité était contraire à sa croyance. 2) Il doit ensuite prouver que l'erreur était substantielle, c'est-à- dire démontrer que sans cette erreur, il n'aurait pas conclu le contrat. La preuve est libre.
Les causes d'erreur sont les raisons qui expliquent que les résultats ne sont pas parfaitement exacts. Elles peuvent être en lien avec la démarche, l'exécution d'une manipulation, le matériel, un facteur dans le local du laboratoire (luminosité, température, pression, etc.)
Une faute (du latin « fallere », tromper, faillir, duper, abuser, manquer à sa promesse), est un manquement à une règle ou à une norme, alors qu'une erreur (du latin « error », qui signifie « action d'errer, détour ») est une méprise, une action inconsidérée, voire regrettable, un défaut de jugement ou d'appréciation.
NÉGATEUR, -TRICE, adj.
Définition. Les erreurs accidentelles sont celles auxquelles on ne peut attribuer aucune cause. On dit qu'elles sont dues au hasard.
L'erreur type d'une statistique (souvent une estimation d'un paramètre) est l'écart type de sa distribution d'échantillonnage ou l'estimation de son écart type. Si le paramètre ou la statistique est la moyenne, on parle d'erreur type de la moyenne.
Définitions. Un test paramétrique est un test pour lequel on fait une hypothèse paramétrique sur la loi des données sous H0 (loi normale, loi de Poisson...). Les hypothèses du test concernent alors les paramètres de cette loi. Un test non paramétrique est un test ne nécessitant pas d'hypothèse sur la loi des données.
crim., 13 mai 2003, n°02-84.028). Ainsi, l'erreur doit donc être excusable, c'est-à-dire que l'auteur des faits doit avoir légitimement cru en la légitimité de son acte et avoir fait tout son possible pour se renseigner.
L'erreur est inexcusable dès lors qu'elle est fautive. L'erreur est écartée sur le fondement d'une simple négligence ou imprudence. La qualification d'erreur inexcusable est parfois même fondée sur la seule affirmation du devoir de l'errans de s'informer, voire de son aptitude à le faire.
Pour que la convention entachée par l'erreur soit annulée, l'erreur doit présenter le caractère d'excusable. L'errans (celui qui invoque l'erreur) ne sera pas protégé si on découvre qu'il avait des informations en sa possession ou qu'il aurait pu se les procurer facilement, afin de faire cesser cette erreur.
Pour prendre une décision, choisissez le niveau de significativité α (alpha), avant le test : Si p est inférieur ou égal à α, rejetez H0. Si p est supérieur à α, ne rejetez pas H0 (en principe, vous n'acceptez jamais l'hypothèse H0, mais vous vous contentez de ne pas la rejeter)
Test unilatéral : test statistique pour lequel on prend comme hypothèse alternative l'existence d'une différence dont le sens est connu. Test bilatérale : test statistique pour lequel on prend, comme hypothèse alternative, l'existence d'une différence, dans un sens ou l'autre. pA ≠ pB (pA < pB ou pA > pB).
Le calcul d'erreur est utilisé dans tous les domaines de physique pour déterminer à quel point le résultat d'une mesure expérimentale est fiable. Cela se traduit par le niveau d'incertitude des résultats d'une expérience.
Le mot "erreur" se réfère à quelque chose de juste ou de vrai. On parle d'erreur sur une mesure physique lorsqu'on peut la comparer à une valeur de référence qu'on peut considérer comme "vraie" (par ex: mesure de la vitesse de la lumière, de la température du zéro absolu).
En résumé, l'erreur absolue sur une somme ou une différence est égale `a la somme des erreurs absolues! ∆z = kx −→ z = |k|∆x. o`u |k| est la valeur absolue de k. Par valeur exacte k on entend que l'incertitude ∆k est égale `a zéro.
Par exemple, si la proportion est de 0,30 ou 30%, le numérateur devient 0,21 ou 0,30(1-0,30). Celui-ci étant plus petit, il s'en suit que la marge d'erreur sera plus réduite, soit 0.0284031 ou 2,8%. C'est la formule la plus utilisée pour calculer la marge d'erreur sur une proportion.