En pratique, une fois le « p » calculé : Si p ≤ alpha, H1 est acceptée. Si p > alpha, H0 est acceptée.
La règle de décision est la suivante: si la valeur calculée du critère statistique est inférieure à la valeur critique de la distribution de F, au seuil de signification voulu, on accepte l'hypothèse nulle, à savoir que les deux échantillons sont prélevés dans des populations de même variance.
Cela s'articule habituellement autour de l'hypothèse nulle (H0): si on accepte l'hypothèse nulle, l'hypothèse alternative (H1) est infirmée; inversement, si on rejette l'hypothèse nulle, l'hypothèse alternative est confirmée.
Les tests d'homogénéité permettent de décider si plusieurs sous-populations sont homogènes par rapport à un critère donné.
La validité est utilisée pour examiner la précision avec laquelle un élément est mesuré par une méthode. Si une méthode particulière mesure effectivement tout ce qu'elle prétend et que les résultats générés correspondent étroitement aux valeurs du monde réel, la méthode est considérée comme valide.
Un test est dit statistiquement significatif lorsque le risque quantifié de se tromper, nommé p-valeur, est inférieur à un niveau de signification alpha. Pour être plus précis, la valeur-p est la probabilité d'obtenir une donnée aussi extrême sous l'hypothèse nulle.
Pour vérifier qu'une équation est bien homogène, il faut s'assurer que les deux parties de l'équation utilisent la même dimension. En effet, si ces dernières sont différentes, votre équation sera automatiquement considérée fausse. On appelle cela une analyse dimensionnelle.
Une fonction définie sur Rn∖{0} R n ∖ { 0 } à valeurs dans R est dite homogène de degré k si elle vérifie, pour tout t>0 et tout x∈Rn∖{0} x ∈ R n ∖ { 0 } , f(tx)=tkf(x) f ( t x ) = t k f ( x ) .
Le test de Kruskal-Wallis est un test non paramétrique à utiliser lorsque vous êtes en présence de k échantillons indépendants, afin de déterminer si les échantillons proviennent d'une même population ou si au moins un échantillon provient d'une population différente des autres.
Soit p>0,05: la différence n'est pas significative, on ne peut pas conclure à une différence. Soit p≤0,05: la différence est significative, le risque pris est précisé, sa valeur est appelée degré de signification.
Lorsque l'un des effectifs théoriques est inférieur à 5 ou lorsque les sommes marginales du jeu de données réel sont très déséquilibrées, il est préférable de se fier au test exact de Fisher.
La significativité statistique, ou seuil de signification, désigne le seuil à partir duquel les résultats d'un test sont jugés fiables. Autrement dit, ce seuil détermine la confiance dans la corrélation entre un test effectué et les résultats obtenus.
L'hypothèse nulle notée H0 est l'hypothèse que l'on désire contrôler : elle consiste à dire qu'il n'existe pas de différence entre les paramètres comparés ou que la différence observée n'est pas significative et est due aux fluctuations d'échantillonnage. Cette hypothèse est formulée dans le but d'être rejetée.
Cette notion provient du grec et est composée du préfixe homós (« semblable, pareil ») et de skedasê (« dissipation»). On parle d'homoscédasticité lorsque la variance des erreurs stochastiques de la régression est la même pour chaque observation i (de 1 à n observations).
Contraire : bigarrure, différence, disparité, dissemblance, dissimilitude, diversité, hétérogénéité.
Les solutions de l'équation homogène associée sont A e-x + B e2x. Comme 2 est racine simple du polynome r2 - r - 2, on cherche une solution sous la forme y = (ax + b) e2x. Puisque - b e2x est solution de l'équation homogène, on peut même chercher la solution particulière sous la forme ax e2x.
df dt + f τ = C où C est une constante, est la fonction constante f2 telle que ∀t, f2(t) = Cτ. Pour résoudre une équation différentielle linéaire du premier ordre, il suffit de Y Trouver toutes les solutions de lГéquation homogène f1.
1. Propriété d'une substance homogène. 2. Qualité de ce qui est homogène ; cohérence, unité : L'homogénéité d'une équipe.
Comment calculer le seuil de signification en audit ? Le seuil de signification peut représenter un chiffre entre 1 et 5% des capitaux propres, 5 à 10% du résultat net ou du résultat courant ou encore de 1 à 3% du chiffre d'affaires. Tout montant inférieur au seuil de signification sera écarté des travaux de révision.
Donc le « p value » représente la probabilité de se tromper si on rejette H0. Par exemple, si p=0,2, cela signifie que si on rejette H0, on sait que ce jeu de données avait 20% de chance d'être obtenu alors que H0 était vraie.