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Test kolmogorov smirnov
Bonjour,
J'ai un tout petit problème a comprendre la logique de ce test, je vous explique :
Je calcule le sup de la valeur absolue de la différence entre la fonction de répartition empirique et la fonction de répartition de la loi estimée, que je dois comparer ensuite a la valeur critique de la table de kolmogorov.
C'est la qu'est on probleme :
Supposons que je dispose de n observations, et soit m=max|Fn(x)-F(x)|, la valeur critique au seuil 1% est superieure a la valeur critique au seuil 5% !
Comme je suis censé accepter l'hypothese d'adéquation si m est inferieur a la valeur critique, ceci entraine que si j'accepte a 5%, j'accepte forcément a 1% ?
J'avoue que je pense me planter quelque part mais je ne vois pas ou ??
Merci d'avance pour vos eclaircissements
Salut,
Ce qui est "significatif" dans un test statistique, c'est de rejeter l'hypothèse nulle (H0), et non pas de l'accepter. D'ailleurs on ne devrait jamais dire qu'on accepte H0, uniquement qu'on la rejette ou qu'on ne la rejette pas, mais pas qu'on l'accepte.
Ce que tu dis est bien vrai et c'est équivalent à dire ceci: si tu rejettes à 1%, alors tu rejettes aussi à 5%. Mais formulé ainsi on comprend mieux car on est plus "sévère" à 1% qu'à 5%.
je te remercie de ta réponse
je vois ce que tu veux dire, mais moi en fait je "fit" une loi sur des observations, et apres je fais un test pour verifier la cohérence de mon estimation, donc ca m'interesse d'accepter et non de rejeter...
Euuhh j'ai pas dit que c'était pas intéressant de ne pas rejeter... sinon j'ai répondu à tes interrogations ?
oui oui merci
en fait je faisais un prog qui donnait le meilleur seuil d'acceptation pour une loi fitée sur une fdr empirique, et je me suis rendu compte que ca ne servais a rien car si j'acceptais a 5% c'etait aussi le cas a 1%...
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