Test t

Inférence, estimation et prise de décision à partir des données

Le test t est le cheval de bataille pour comparer des moyennes. Il répond à des questions comme « cette moyenne est-elle différente d'une cible ? » ou « les moyennes de ces deux groupes sont-elles différentes ? », en utilisant une statistique de test qui mesure l'écart entre les moyennes en unités d'erreur standard.

Pour le cas à un échantillon (la moyenne μ est-elle égale à une cible μ₀ ?), la statistique est :

Le numérateur est « à quel point la moyenne d'échantillon est-elle éloignée de la cible ? » ; le dénominateur est l'erreur standard. Un grand |t| signifie que l'écart est grand relativement au bruit, ce qui est une preuve contre H₀.

Où cela apparaît en MLLe test t apparié est le bon outil pour « le modèle A est-il significativement meilleur que le modèle B ? » quand les deux sont évalués sur les mêmes exemples. L'appariement sur chaque instance de test annule la variation de difficulté d'exemple à exemple, isolant la différence de modèle. Attention : les plis CV standard se chevauchent, ce qui viole l'indépendance, et des tests appariés corrigés…
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