Erreur De Type 1 Stat — Cric Rouleur 2T5

Wed, 10 Jul 2024 10:52:39 +0000
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Il effectue un test d'hypothèse pour déterminer s'il existe une différence dans les variations de prix moyennes pour les actions à grande et à petite capitalisation. Dans le test, Sam suppose que l'hypothèse nulle est qu'il n'y a pas de différence dans les variations de prix moyennes entre les actions à grande capitalisation et les actions à petite capitalisation. Ainsi, son hypothèse alternative affirme que la différence entre les variations de prix moyennes existe bel et bien. Pour le niveau de signification, Sam choisit 5%. Cela signifie qu'il y a une probabilité de 5% que son test rejette l'hypothèse nulle alors qu'elle est réellement vraie. Si le test de Sam comporte une erreur de type I, les résultats du test indiqueront que la différence dans les variations de prix moyennes entre les actions à grande capitalisation et les actions à petite capitalisation existe alors qu'il n'y a pas de différence significative entre les groupes. Ressources supplémentaires CFI est le fournisseur officiel de la modélisation financière mondiale&Evaluation Analyst (FMVA) ™ Certification FMVA® Rejoignez plus de 350 600 étudiants qui travaillent pour des entreprises comme Amazon, J.

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Mais si nous utilisons des données expérimentales, nous détectons un effet de l'eau ajoutée sur les cavités, nous rejetons une véritable hypothèse nulle. Il s'agit d'une erreur de type I. On l'appelle également une condition de faux positif (une situation qui indique qu'une condition donnée est présente mais qu'elle n'est en fait pas présente). Le taux d'erreur de type I ou niveau de signification du type I est représenté par la probabilité de rejeter l'hypothèse nulle étant donné qu'elle est vraie. L'erreur de type I est désignée par $ \ alpha $ et est également appelée niveau alpha. Généralement, il est acceptable d'avoir un niveau de signification d'erreur de type I de 0, 05 ou 5%, ce qui signifie qu'une probabilité de 5% de rejeter incorrectement l'hypothèse nulle est acceptable. Erreur de type II Prenons l'exemple 2. Ici, l'hypothèse nulle est fausse, c'est-à-dire que la Floride ajoutée à un dentifrice a un effet contre les caries. Mais si on utilise des données expérimentales, on ne détecte pas d'effet du floride ajouté sur les cavités alors on accepte une fausse hypothèse nulle.

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En tant que potentiellement victime de la maladie, est-ce que vous préférez être sur que tout va bien au prix d'une inquiétude pour une maladie que vous n'avez pas? La sélection naturelle sur le système perceptif humain a du faire face à ce type de problèmes il y a quelques centaines de milliers d'années et le choix qu'elle a fait entre privilégier les erreurs de type I et II est très clair. Imaginez le scénario suivant. Un de vos ancêtres se promène dans la forêt et voit quelque chose en bordure du chemin. Peut-être un prédateur, mais peut être aussi des feuilles déplacées par le vent, ou un animal inoffensif. S'il pense que c'est dangereux, il réagit en conséquence: il s'immobilise ou qu'il prend ses jambes à son cou. Résultat positif: il survit à une rencontre potentiellement meurtrière et peut continuer à vivre et à fonctionner. Le pire qui puisse arriver? Un « faux positif ». Il s'est fait une grosse frayeur pour rien, le cœur à fond les ballons, caché derrière un arbre avec sa lance à la main, pour un tas de brindilles sur le chemin.

Cela amènerait les chercheurs à rejeter leur hypothèse nulle selon laquelle le médicament n'aurait aucun effet. Si le médicament provoquait l'arrêt de la croissance, la conclusion de rejeter l'hypothèse nulle, dans ce cas, serait correcte. Cependant, si quelque chose d'autre que le médicament administré a provoqué l'arrêt de croissance au cours du test, il s'agirait d'un exemple de rejet incorrect de l'hypothèse nulle, c'est-à-dire d'une erreur de type I.

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