Objet d’analyse Test d’ajustement (Option Statistiques avancées)
Vous pouvez utiliser cet objet d'analyse pour effectuer des tests d'ajustement pour des échantillons provenant de populations normalement ou exponentiellement distribuées.
Avec les tests d'ajustement, vous pouvez vérifier si les observations indépendantes présentes dans un échantillon proviennent d'une population normalement ou exponentiellement distribuée. L'objet d'analyse vous propose deux tests différents :
Description |
Procédure |
|---|---|
Test du Chi-carré |
Un comptage est effectué pour l'échantillon et comparé à la distribution attendue. Comme le résultat dépend du nombre de classes, le test doit être effectué avec un nombre différent de classes, le cas échéant. |
Test de Kolmogorov-Smirnov |
La fonction de densité empirique de l'échantillon est d'abord déterminée, puis la plus grande différence entre cette densité et la fonction de densité de la distribution est formée pour le test. Cette différence est comparée à une valeur critique. Le test est particulièrement adapté aux petits échantillons et réagit bien aux valeurs aberrantes. Vous pouvez soit spécifier directement les paramètres de distribution avec lesquels vous souhaitez tester vos échantillons, soit les faire estimer à partir de l'échantillon. |
L'objet utilise les fonctions ChiSquareTest et KolmogorovSmirnovTest.
Les limites de classe pour le test du Chi-carré sont fixées de telle sorte que si la distribution exacte à tester est présente, alors les classes sont toutes également occupées. Vous devez sélectionner le nombre de classes de manière à ce qu'au moins 5 valeurs soient attribuées à au moins 20% des classes, et qu'au moins une valeur soit attribuée à toutes les classes. Si ce n'est pas le cas, aucun résultat ne peut être déterminé.
Le résultat peut adopter les valeurs suivantes :
Valeur |
Interprétation |
|---|---|
0 |
L'hypothèse a été rejetée, c'est-à-dire que l'échantillon ne provient pas d'une population dont la distribution est spécifiée. |
1 |
L'hypothèse a été acceptée, c'est-à-dire que l'échantillon provient d'une population dont la distribution est spécifiée. |
2 |
Aucun résultat n'a pu être déterminé (voir ci-dessus). |
Références
Hartung, Joachim (1993). Statistiques (Statistics), 9th Edition. Oldenbourg Verlag GmbH, Munich. ISBN 3-486-22055-1. A partir des pages 182 et 216.