Les Tests Statistiques

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Roland Charpentier
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1 Les Tests Statistiques Idées: notion d un test; les hypothèses nulle et alternative; statistique de test; niveau de signification; relation avec les intervalles de confiance; test de chi-deux. Reference: Ben Arous notes, VI.6 VI.9. Exercises: 13 du recueil; (complément d exercices). Probabilité et Statistique II 2 juin

2 Exemple motivant: Top quark (TQ) Des expériences physiques suggèrent qu un nombre X suit un loi de Poisson avec paramètre θ, et que θ égale θ 0 = 6.7 si le TQ n existe pas. La valeur observée de X est x obs = 17. Est-ce que le TQ existe? Si le TQ n existait pas, la probabilité de l évènement X x obs serait Pr(X x obs ) = x=x obs Pr(X = x) = θx 0 x=x obs x! e θ 0, et avec θ 0 = 6.7, x obs = 17, on aurait Pr(X x obs ) = x= x e 6.7 = = x! Alors, si le TQ n existe pas, un évènement très rare s est passé. Probabilité et Statistique II 2 juin

3 Top quark Densité Poisson. Gauche: θ = θ 0. Droite: θ > θ 0. L aire ombrée mesure la credibilité de l hypothèse TQ n existe pas. theta=6.7 theta=10 Poisson density Poisson density x x Probabilité et Statistique II 2 juin

4 Les éléments d un test Une hypothèse nulle H 0 à tester. Ici on a H 0 : θ 0 = 6.7. Une statistique de test T, choisi telle que des grandes valeurs de T suggèrent que H 0 est fausse. La valeur observée de T est t obs. Un niveau de signification p obs donnant la probabilité d observer l évènement T t obs sous H 0. C est à dire: p obs = Pr 0 (T t obs ), où Pr 0 ( ) indique une probabilité calculé sous H 0. Plus p obs est petite, plus on doute que H 0 soit vraie. Top quark: on suppose que X Poisson(θ). On a H 0 : θ = θ 0 = 6.7, T = X, et p obs. = Probabilité et Statistique II 2 juin

5 Faire tourner une pièce à 5SFr Est-ce que Pr(face) = 0.5 quand une pièce est tournée? 200 essais: x obs = 115 en la tournant; x obs = 105 en la jetant. 5Fr, 1978, spins 5Fr, 1978, tosses Proportion of heads Proportion of heads Number of spins Number of tosses Probabilité et Statistique II 2 juin

6 Test d honnêteté de la pièce Si elle est honnête, alors le nombre de faces X sur n essais suit la loi binomial B(n, θ), avec θ = θ 0 = 1/2. Hypothèse nulle H 0 : θ = θ 0 = 1 2. Ici n = 200, donnant E(X) = nθ 0 = 100, var(x) = nθ 0 (1 θ 0 ) = 50 sous H 0. Plus X nθ 0 est grand, plus on soupçonne que la pièce n est pas honnête soit Pr(face) < 1/2, soit Pr(face) > 1/2. Statistique de test T = X nθ 0. Valeur observée t obs = X nθ 0 = = 15. Probabilité et Statistique II 2 juin

7 Honnêteté de la pièce: Niveau de signification On veut calculer p obs = Pr 0 (T t obs ) = Pr 0 ( X nθ 0 15), et sous H 0, X B(n, θ 0 ) avec n = 200, θ 0 = 1 2. Ainsi p obs = Pr 0 (X nθ 0 15) + Pr 0 (X nθ 0 15) = Pr 0 (X ) + Pr 0 (X ) 85 ( ) ( ) 1 x = x 200 x x x=0 = = 1/25. x=115 1 x x 2 2 Alors l évènement X nθ 0 15 arriverait à peu près une fois sur 25 par hasard, si H 0 serait vraie. Probabilité et Statistique II 2 juin

8 Interpretation de p obs Plus p obs est petite, plus on doute H 0. Si p obs est petite, il y a deux possibilités: Soit (a) H 0 est vraie, et un évènement rare s est passé, soit (b) H 0 est fausse. La choix d entre ces possibilités depend comment on juge l importance des deux types d erreurs possibles: Erreur de Type I: H 0 est vraie, mais on la rejette. Erreur de Type II: H 0 est fausse, mais on l accepte. Alors ce choix depend des consequences des erreurs, et alors du contexte du problème. Probabilité et Statistique II 2 juin

9 Interlude: Approximation normale à p obs Sous H 0, X B(200, 1 2 ), et E(X) = 100, var(x) = 50. Donc X. N(100, 50), et donc Z = (X 100)/ 50. N(0, 1). La symmetrie de la densité normale autour de son espérance donne Pr 0 ( X nθ 0 15) = 2Pr(X nθ 0 15) { X nθ 0 = 2Pr nθ0 (1 θ 0 ) } 15 nθ0 (1 θ 0 ) {. = 2Pr Z } 2 50 = 2Pr(Z 2.05). = Probabilité et Statistique II 2 juin

10 L hypothèse nulle H 0 Le modèle statistique le plus simple, ce que l on veut tester. Point important: H 0 concerne le modèle, pas les données. Parfois on n y crois pas vraiment, mais s elle est vraie (plus ou moins), le modèle sera simplifié. H 0 ne met pas forcement les contraintes sur les données, mais sur les paramètres du modèle. Par exemple, si le modèle de base est que iid X 1,...,X n F(x; θ), mais ne met pas de contrainte sur θ, H0 peut fixed θ = θ 0, ou θ θ 0. Probabilité et Statistique II 2 juin

11 La statistique de test T Plus T est grande, plus est forte l indication contre H 0. Donc le choix de T depend des alternatives de H 0 ce que l on imagine soit possible, si H 0 n était pas vraie. Exemple: on remplace l hypothèse alternative H 1 la pièce est malhonnête par l hypothèse alternative H 1 que Pr(face) > 1 2. Alors on prends T = X nθ 0, et ainsi on a p obs = Pr 0 (T t obs ) = Pr 0 (X nθ 0 t obs ) = Pr 0 (X nθ 0 +t obs ). = Ceci met plus en doute H 1 que H 1, car p obs < p obs. Plus l hypothèse alternative est précise, mieux on peut construire une statistique de test appropriée. Probabilité et Statistique II 2 juin

12 Le niveau de signification p obs On le calcul comme si H 0 était vraie. On utilise souvent des niveaux conventionnels, tels que 0.05, 0.01, 0.001, etc., qui correspondent aux évènements avec des probabilités de 1/20, 1/100, 1/1000, etc. On dit que l on rejette H 0 á niveau 0.05 si p obs < Evidemment si p obs < 0.01 on rejette au niveau 0.05 en plus du niveau Ne pas confondre signification statistique ni avec signification practique ni avec signification scientifique. Probabilité et Statistique II 2 juin

13 Lien avec les intervalles de confiance Soit θ un estimateur du paramètre θ, et suppose que θ N(θ, V ). L intervalle de confiance (IC) à niveau (1 2α) pour θ est ( θ z 1 α V 1/2, θ z α V 1/2 ), où z α est la α quantile de la loi N(0, 1). Si θ 0 appartient à l IC, alors θ z 1 α V 1/2 θ 0 θ z α V 1/2. Donc z α ( θ θ 0 )/V 1/2 z 1 α, nous donnant θ θ 0 /V 1/2 z 1 α (symmetrie de la densité N(0, 1) implique z α = z 1 α ). Maintenant suppose que l on va tester l hypothèse H 0 : θ = θ 0 en Probabilité et Statistique II 2 juin

14 utilisant T = θ θ 0 /V 1/2 comme statistique de test. Sous H 0, ( θ θ 0 )/V 1/2 N(0, 1). Si le niveau de signification est 2α, alors Pr 0 (T t obs ) = 2α. Donc { } Pr 0 (T t obs ) = Pr 0 t obs < ( θ θ 0 )/V 1/2 < t obs = 1 2α et ainsi t obs = z 1 α, car ( θ θ 0 )/V 1/2 N(0, 1). Donc la valeur observée de ( θ θ 0 )/V 1/2 est de ±z α, et θ se trouve sur l une des bornes de l IC à niveau (1 2α). Implication: si θ 0 appartient à un IC bilateral de niveau (1 2α), le niveau de signification de test de H 0 : θ = θ 0 est au moins 2α. Autrement dit: un IC à niveau (1 2α) contient toutes valeurs θ 0 que l on ne peut pas rejeter à niveau 2α. Probabilité et Statistique II 2 juin

15 Test du chi-deux On l utilise pour verifier si une variable aléatoire obéit à une distribution donnée. Il est plus utile pour les lois discrètes. Exemple: Ted Turlings et Cristina Tamo de l Université de Neuchâtel étudient des guêpes parasitoïdes, qui pondent leurs oeufs à l intérieur des chenilles. Pour voir si les guêpes sont attirées par l odeur des chenilles, ils ont mené des expériences avec 6 chambres, autour d une chambre commune où les guêpes ont été lâchées. Probabilité et Statistique II 2 juin

16 Les guêpes Expériences sans odeur: Chambre Guêpes Expériences avec odeur de chenille dans la chambre 1: Chambre Guêpes Probabilité et Statistique II 2 juin

17 L hypothèse nulle H 0 : l odeur n attire pas les guêpes. Sous H 0 les nombres de guêpes suivent une loi multinomiale, et la probabilité qu une chambre soit choisi par une guêpe est 1/6. Donc nombre de guêpes èsperé pour chambre i est E i = n/6, où n est le nombre totale de guêpes. On prend comme statistique de test T = 6 i=1 (O i E i ) 2 E i, qui mesure la divergence entre les E i et les nombres observés O i. Probabilité et Statistique II 2 juin

18 Le niveau de signification On peut montrer que T. χ 2 5 sous H 0, si les nombres ne sont pas trop petits. Pour l expérience sans odeur, t obs = 9.76, p obs = Pr(χ ) = Pour l expérience avec odeur, t obs = 305.9, p obs = Pr(χ ) = 0. Aucune doute que H 0 soit fausse: les guêpes sont attirés par l odeur. Probabilité et Statistique II 2 juin

19 Les tests basés sur la vraisemblance On a observé x, que l on suppose soit une realisation d une variable aléatoire X, dont la densité f(x; θ) depend du paramètre scalaire inconnu θ. Log vraisemblance l(θ) = log f(x; θ) considerée comme fonction de θ. Pour tester H 0 : θ = θ 0, on compare l(θ 0 ) avec l( θ). Plus l( θ) l(θ 0 ) est grande, moins H 0 est crédible. Définition: La statistique de rapport de vraisemblance est { } W(θ 0 ) = 2 l( θ) l(θ 0 ). Théorème: Sous H 0 : θ = θ 0, on a W(θ 0 ). χ 2 1. Donc on rejette H 0 au niveau 2α si W(θ 0 ) > c 1 (1 2α). Probabilité et Statistique II 2 juin

20 Rapport de vraisemblance On rejette les valeur de θ telles que W(θ) > c 1 (1 2α). Pour test à niveau 2α = 0.05, c 1 (0.95) = Likelihood Log likelihood theta theta Probabilité et Statistique II 2 juin

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