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48 relations: Analyse de la variance, Analyse de variance multivariée, ANOVA de Friedman, Concordance de Kendall, Corrélation (statistiques), Corrélation de Spearman, Méthode des moindres carrés, Méthode médiane-médiane, Régression linéaire multiple, Régression logistique, Tau de Kendall, Test augmenté de Dickey-Fuller, Test d'Anderson-Darling, Test de Bartlett, Test de Box-Pierce, Test de Breusch-Godfrey, Test de Chow, Test de Cramer-Von Mises, Test de D'Agostino, Test de Dickey-Fuller, Test de Durbin-Watson, Test de Fisher d'égalité de deux variances, Test de Goldfeld et Quandt, Test de Jarque-Bera, Test de Jonckheere-Terpstra, Test de Kolmogorov-Smirnov, Test de Kruskal-Wallis, Test de Levene, Test de Lilliefors, Test de McNemar, Test de Mood, Test de Phillips-Perron, Test de Sargan, Test de Shapiro-Wilk, Test de Student, Test de Van der Waerden, Test de Wald, Test de Wilcoxon-Mann-Whitney, Test des rangs signés de Wilcoxon, Test des signes, Test des suites de Wald-Wolfowitz, Test du χ², Test du χ² de Cochran-Mantel-Haenszel, Test Gamma, Test KPSS, Test Q de Cochran, Test Q de Ljung-Box, Test statistique.
Analyse de la variance
En statistique, lanalyse de la variance (terme souvent abrégé par le terme anglais ANOVA: analysis of variance) est un ensemble de modèles statistiques utilisés pour vérifier si les moyennes des groupes proviennent d'une même population.
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Analyse de variance multivariée
L'analyse de variance multivariée (ou MANOVA pour) est un test statistique qui vise à déterminer si des facteurs qualitatifs ont des effets significatifs sur plusieurs variables dépendantes quantitatives prises collectivement.
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ANOVA de Friedman
En statistique, l'ANOVA de Friedman aussi appelée ANOVA de Friedman par rangs est un test statistique non-paramétrique développé par Milton Friedman.
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Concordance de Kendall
En statistique, la concordance de Kendall, parfois appelé W de Kendall, désigne un test statistique permettant de produire une statistique proche du R de Spearman, à la différence qu'elle exprime la relation entre plusieurs observations.
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Corrélation (statistiques)
En probabilités et en statistique, la corrélation entre plusieurs variables aléatoires ou statistiques est une notion de liaison qui contredit leur indépendance.
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Corrélation de Spearman
En statistique, la corrélation de Spearman ou rho de Spearman, nommée d'après Charles Spearman (1863-1945) et souvent notée par la lettre grecque \rho (rho) ou r_s est une mesure de dépendance statistique non paramétrique entre deux variables.
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Méthode des moindres carrés
La méthode des moindres carrés, indépendamment élaborée par Legendre et Gauss au début du, permet de comparer des données expérimentales, généralement entachées d’erreurs de mesure, à un modèle mathématique censé décrire ces données.
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Méthode médiane-médiane
La méthode médiane-médiane, également appelée droite robuste de Tukey (resistant line), est une méthode de régression linéaire à deux dimensions.
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Régression linéaire multiple
En statistique, la régression linéaire multiple est une méthode de régression mathématique étendant la régression linéaire simple pour décrire les variations d'une variable endogène associée aux variations de plusieurs variables exogènes.
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Régression logistique
En statistiques, la régression logistique ou modèle logit est un modèle de régression binomiale.
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Tau de Kendall
En statistique, le tau de Kendall (ou \tau de Kendall) est une statistique qui mesure l'association entre deux variables.
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Test augmenté de Dickey-Fuller
Le test augmenté de Dickey-Fuller ou test ADF est un test statistique qui vise à savoir si une série temporelle est stationnaire c'est-à-dire si ses propriétés statistiques (espérance, variance, auto-corrélation) varient ou pas dans le temps.
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Test d'Anderson-Darling
Le test d'Anderson-Darling est un test de normalité de l'échantillon statistique.
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Test de Bartlett
En statistique, le test de Bartlett du nom du statisticien anglais Maurice Stevenson Bartlett (–) est utilisé en statistique pour évaluer si k échantillons indépendants sont issus de populations de même variance (condition dite d'homoscédasticité).
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Test de Box-Pierce
Le Test de Box-Pierce est un test statistique qui teste l'auto-corrélation d'ordre supérieur à 1.
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Test de Breusch-Godfrey
Le test de Breusch-Godfrey est un test statistique qui teste l'autocorrélation de n'importe quel ordre.
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Test de Chow
Le test de Chow est un test statistique et économétrique afin de déterminer si les coefficients de deux séries linéaires sont égaux.
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Test de Cramer-Von Mises
Le test de Cramer-Von Mises ou critère de Cramer-Von Mises est un test statistique utilisé pour évaluer la qualité de l'ajustement d'une fonction de répartition notée F^* comparée à une fonction de répartition empirique notée F_n.
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Test de D'Agostino
Le test de D'Agostino ou test du K² de D'Agostino est un test statistique nommé en l'honneur de Ralph D'Agostino.
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Test de Dickey-Fuller
Le test de Dickey-Fuller ou test de racine unitaire de Dickey-Fuller est un test statistique qui vise à savoir si une série temporelle est stationnaire c'est-à-dire si ses propriétés statistiques (espérance, variance, auto-corrélation) varient ou pas dans le temps et si leur valeur est bien finie.
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Test de Durbin-Watson
Le test de Durbin-Watson est un test statistique destiné à tester l'autocorrélation des résidus dans un modèle de régression linéaire.
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Test de Fisher d'égalité de deux variances
En statistique, le test F d'égalité de deux variances, est un test d'hypothèse qui permet de tester l'hypothèse nulle que deux lois normales ont la même variance.
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Test de Goldfeld et Quandt
Le test de Goldfeld et Quandt (formulé en 1965) est un test statistique, très utilisé en économétrie dans le cadre d'un modèle linéaire multiple estimé par la méthode des moindres carrés afin de savoir si les perturbations sont hétéroscédastiques ou homoscédastiques.
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Test de Jarque-Bera
Le test de Jarque-Bera est un test d'hypothèse qui cherche à déterminer si des données suivent une loi normale.
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Test de Jonckheere-Terpstra
Le test de Jonckheere-Terpstra ou Test de tendance de Jonckheere est un test statistique qui s'utilise avec des échantillons indépendants.
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Test de Kolmogorov-Smirnov
En statistiques, le test de Kolmogorov-Smirnov est un test d'hypothèse utilisé pour déterminer si un échantillon suit bien une loi donnée connue par sa fonction de répartition continue, ou bien si deux échantillons suivent la même loi.
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Test de Kruskal-Wallis
Le test de Kruskal-Wallis (d'après William Kruskal et Wilson Allen Wallis), aussi appelé ANOVA unidirectionnelle sur rangs (ou ANOVA à un facteur contrôlé sur rangs) est une méthode non paramétrique utilisée pour tester si des échantillons trouvent leur origine dans la même distribution.
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Test de Levene
En statistique, le Test de Levene est une statistique déductive utilisée pour évaluer l'égalité de variance pour une variable calculée pour deux groupes ou plus.
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Test de Lilliefors
En statistique, le test de Lilliefors est un test de normalité adapté du test de Kolmogorov-Smirnov permettant de tester l'hypothèse nulle que les données soient issues d'une loi normale quand les paramètres de la loi normale ne sont pas connus, c'est-à-dire quand ni l'espérance μ ni l'écart type σ ne sont connus.
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Test de McNemar
En statistique, le test de McNemar est un test statistique, alternative non-paramétrique au test T pour des échantillons appariés, il permet de comparer au maximum deux valeurs mesurées.
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Test de Mood
Le test de Mood, également appelé test de Brown et Mood ou test des médianes, est un test statistique destiné à comparer les positions de deux jeux de données; c'est un test non-paramétrique, c'est-à-dire qu'il ne suppose pas que les données suivent une loi de probabilité donnée.
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Test de Phillips-Perron
Le test de Phillips-Perron est un test statistique qui vise à savoir si une série temporelle est stationnaire c'est-à-dire si ses propriétés statistiques (espérance, variance, auto-corrélation) varient ou pas dans le temps.
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Test de Sargan
Le test de Sargan ou test de Sargan-Hansen est un test statistique permettant de tester une hypothèse de suridentification dans un modèle statistique.
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Test de Shapiro-Wilk
En statistique, le test de Shapiro–Wilk teste l'hypothèse nulle selon laquelle un échantillon x_1, \dots,x_n est issu d'une population normalement distribuée.
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Test de Student
En statistique, un test de Student, ou test t, désigne n'importe quel test statistique paramétrique où la statistique de test calculée suit une loi de Student lorsque l’hypothèse nulle est vraie.
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Test de Van der Waerden
Le test de Van der Waerden est un test statistique qui permet de déterminer si les fonctions de distribution de k populations sont égales.
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Test de Wald
Le test de Wald est un test paramétrique économétrique dont l'appellation vient du mathématicien américain d'origine hongroise Abraham Wald (-) avec une grande variété d'utilisations.
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Test de Wilcoxon-Mann-Whitney
En statistique, le test de Wilcoxon-Mann-Whitney (ou test U de Mann-Whitney ou encore test de la somme des rangs de Wilcoxon) est un test statistique non paramétrique qui permet de tester l'hypothèse selon laquelle les distributions de chacun de deux groupes de données sont proches.
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Test des rangs signés de Wilcoxon
En statistique, le test des rangs signés de Wilcoxon est une alternative non-paramétrique au test de Student pour des échantillons appariés.
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Test des signes
En statistique, le test des signes est une alternative non-paramétrique au test T pour des échantillons appariés.
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Test des suites de Wald-Wolfowitz
Le test des suites de Wald-Wolfowitz est une alternative non-paramétrique au test T pour des échantillons indépendants.
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Test du χ²
En statistique, le test du khi carré, aussi dit du khi-deux, d’après sa désignation symbolique, est un test statistique où la statistique de test suit une 2''' sous l'hypothèse nulle.
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Test du χ² de Cochran-Mantel-Haenszel
Le test du χ² de CMH ou test de Cochran-Mantel-Haenszel est un test statistique utilisé dans l'analyse de variables catégorielles appariées ou stratifiées.
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Test Gamma
Le Test Gamma ou Gamma de Kruskal et Goodman est un test non-paramétrique de corrélation qui est une alternative non-paramétrique au test de corrélation de Pearson.
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Test KPSS
Le test KPSS ou test de Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin est un test statistique qui vise à savoir si une série temporelle est stationnaire c'est-à-dire si ses propriétés statistiques (espérance, variance, auto-corrélation) varient ou pas dans le temps.
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Test Q de Cochran
En statistique, le test Q de Cochran est un test statistique non paramétrique et une extension du test de McNemar pour k échantillons appariés (avec k>2).
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Test Q de Ljung-Box
Le Test Q de Ljung-Box ou Test de Ljung-Box est un test statistique qui teste l'auto-corrélation d'ordre supérieur à 1.
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Test statistique
En statistiques, un test, ou test d'hypothèse, est une procédure de décision entre deux hypothèses.
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