Influent ou pas ?

Encore un énorme doute sur la signification de "hypothèse nulle" c'est à dire H0.
Moi, ce que je comprends c'est par exemple : "je fais l'hypothèse que si un conducteur boit de l'alcool avant de conduire alors il aura plus d'accidents."
On fait des statistique et on compare le nombre d'accidents, toute chose égale par ailleurs.
On constate que la proportion d'accidents chez le conducteurs alcoolisés est plus importante que chez les autres.
Je conclue que H0 est vérifiée. Tu es d'accord, ou c'est le contraire ?

c'est le contraire en effet:

hypothèse nulle, la différence attendue entre les deux séries est nulle,
ZERO différence entre les deux séries

Ici, on rejette l'hypothès nulle car il ya une différence entre les deux séries,
il ya plus d'accidents si alcool

Sinon pour toi qui nous parle souvent de l'intérèt des décimales, comme quoi c'est parfois idiot de descendre les décimales

les températures sont en centième de degrés : 38,53
l'enfant tu luis donne un médoc il baisse sa température à38,51 et t'es vachement content, ah, ah, ah

Tiens puisque les statistiques.
Je propose un médoc contre la fièvre il fait baisser la température de 0,03 degrés mais avec une super confiance de 0,98.
On tente les négociations avec la secu?

Rappel de ma question précédente :

Moi, ce que je comprends c'est par exemple : "je fais l'hypothèse que si un conducteur boit de l'alcool avant de conduire alors il aura plus d'accidents."
On fait des statistique et on compare le nombre d'accidents, toute chose égale par ailleurs.
On constate que la proportion d'accidents chez le conducteurs alcoolisés est plus importante que chez les autres.
Je conclue que H0 est vérifiée. Tu es d'accord, ou c'est le contraire ?

Ta réponse : c'est le contraire.

Je reformule ma question :
"je fais l'hypothèse que si un conducteur boit de l'alcool avant de conduire alors il n'aura pas plus d'accidents."
On fait des statistique et on compare le nombre d'accidents, toute chose égale par ailleurs.
On constate que la proportion d'accidents chez le conducteurs alcoolisés est plus importante que chez les autres.
L'hypothèse H0 est-elle vérifiée ? ou c'est l'hypothèse H1 ?

Je n'ai pas réagi à l'histoire des températures. L'exo est idiot, mais j'y suis pour rien.
Son sarcasme est hors-sujet.

Dlzlogic a écrit:Je n'ai pas réagi à l'histoire des températures. L'exo est idiot, mais j'y suis pour rien.
Son sarcasme est hors-sujet.

Faudrait ne pas tout prendre pour toi,
j'allais dans ton sens,
quelle décimale pour quelle usage!

Dlzlogic a écrit:Rappel de ma question précédente :

Moi, ce que je comprends c'est par exemple : "je fais l'hypothèse que si un conducteur boit de l'alcool avant de conduire alors il aura plus d'accidents."
On fait des statistique et on compare le nombre d'accidents, toute chose égale par ailleurs.
On constate que la proportion d'accidents chez le conducteurs alcoolisés est plus importante que chez les autres.
Je conclue que H0 est vérifiée. Tu es d'accord, ou c'est le contraire ?

Ta réponse : c'est le contraire.

Je reformule ma question :
"je fais l'hypothèse que si un conducteur boit de l'alcool avant de conduire alors il n'aura pas plus d'accidents."
On fait des statistique et on compare le nombre d'accidents, toute chose égale par ailleurs.
On constate que la proportion d'accidents chez le conducteurs alcoolisés est plus importante que chez les autres.
L'hypothèse H0 est-elle vérifiée ? ou c'est l'hypothèse H1 ?

l'hypothèse H0 est rejetée
HO c'est la différence est nulle
si tu trouves différent c'est rejet de l'hypothèse nulle.

Bonjour Beagle,
Excuse moi pour ma réaction d'hier, à force d'être contredit systématiquement, je commence à devenir parano.

Bonjour Pierre,
pas de soucis j'avais bien vu que tu étais un peu à cran.
mais je ne suis pas un opposant systématique à tout ce que tu dis.
Et dès fois j'essaye de comprendre comment cela se joue à partir de c que tu dis , de ce que je lis à coté sur le web, et de la cohérence entre les deux.

En cherchant Shapiro Wilk pour le test de normalité je suis tombé sur cette vidéo:
-ils discutent les tests pour accepter ou non que cela suit une loi normale
(donc tu pourras sur cetaines données voir si différences avec ce que tu fais toi)
-et il reparle de l'hypothèse nulle, mais cette fois dans l'autre sens

Donc d'habitude tu veux montrer une différence:
tu veux montrer que avec alcool plus d'accidents que sans alcool
l'hypothèse nulle reste que c'est pareil, les données avec alcool sans alcool suivent le meme hasard, l'hypothèse nulle dit :
pas de différence; différence nulle
Et bien sur on veut que cela ne colle pas, c'est à dire que nos données nouvelles avec alcool sont à l'autre bout de la courbe de Gauss sans alcool,
on veut un p inf 0,05
on dit alors j'avais tres peu de chances de sortir les données avec alcool, si elles étaient issues de la meme distribution que sans alcool
Donc pour montrer un effet tu rejette l'hypothèse nulle, tu rejettes l'hypothès e il n'y a pas de différence

Dans le Shapiro Wilk tu cherches à dire si mes données étaient issues de loi normales ben cela collerait bien.
si mes données n'ont pas de différence avec une loi normale je vais accepter de dire qu'elles sont compatibles issues de loi normale
au contraire si mes données disent ce n'est pas issu d'une loi normale, alors j'aurais rejeté l'idée que mes donnees suivent loi normale
Donc ici c'est le contraire, ton but, ton souhait (par exemple pour avoir le droit de faire ensuite un test de Student), c'est que l'on puisse accepter l'hypothèse nulle,
l'hypothèse cela suit loi normale tres possiblement.
Et autant pour le rejet plus tu prends un p faible plus cela te donne de l'assurance pour dire je rejette,
là pour avoir plus d'assurance et moins se tromper en acceptant hypothèse nulle ils prennent un p de 0,2, plus tu auras un p élevé et mieux ce sera ici.

J'ai regardé les vidéos.
Celle dont tu parles est tout de même très rapide.
A mon avis, il mélange deux notions tout à fait indépendantes
1- la qualité des données. Cela veut dire que ces données sont exemptes de faute ou de tricherie. On peut faire le test pour se rassurer, mais c'est uniquement pour rechercher s'il n'y a ni faute ni tricherie (ce qui était le cas des mesures de production d'électricité de la région de Poitiers).
2- comparer les observations à l'hypothèse qu'on veut vérifier ou démontrer, par exemple la relation entre accident et alcoolémie. Il est vrai que mon exemple est mal choisi, puisque il s'agit d'évènements rares, les méthodes sont légèrement différentes. Par contre, j'ai un bon fichier qui permet de comparer la croissance d'enfant avec le niveau social des parents.

L'explication canadienne avec Excel est très intéressante. Mon histogramme fait exactement cela. Je me limite à 10 classes. C'est un choix que j'assume et que je peux expliquer.

Pour être plus précis, si les données ne suivent pas la loi normale il y a faute ou tricherie, et la seule chose à faire est de jeter ces données à la poubelle. Je suis absolument sûr de ça. Tous ces tests décrivent une méthode de mise en œuvre mais ne donnent pas l'explication mathématique.
Dans le cas de statistiques sur les salaires dans une entreprise, c'est à dire où on met dans le même fichier les salaires de gens à tous les niveau hiérarchiques, il est clair que la répartition ne suivra pas la loi normale. On le sait avant de faire la statistique. il n'est pas utile de tester la normalité, puisque ce n'a aucun sens. C'est pour ça qu'on a mis au point d'autres tests, par exemple Wilcoxon, où la notion d'aléatoire ne peut pas être prise en compte.

Bonjour,
Très nettement le fil a viré vers l'utilisation des tests. Voila un exercice dont l'énoncé est clair et qui est une bonne application du test de Student.
https://www.ilemaths.net/sujet-systeme-complet-d-evenement-840455.html

Parallèlement, ce n'est pas indépendant d'une question restée en suspens "comment tester la qualité d'un générateur".
Il semble que tout à coup Sylviel commence à se poser des questions à propos de ses certitudes. En tout cas, les derniers points évoqués concernant les tests de normalité et les tests dans le domaine des statistiques semblent le dépasser complètement.