# Statistiques inférentielles (Data Science & ML)

> Tests d'hypothèse, intervalles de confiance, p-value, t-test, chi-carré, ANOVA, régression linéaire

- 24 questions d'entretien
- Confirmé
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## 1. Qu'est-ce que l'hypothèse nulle (H₀) dans un test d'hypothèse ?

**Réponse**

L'hypothèse nulle (H₀) est l'affirmation par défaut qui suppose l'absence d'effet ou de différence significative. C'est l'hypothèse que l'on cherche à rejeter ou non en fonction des données collectées. Par exemple, H₀ pourrait affirmer qu'un nouveau traitement n'a pas d'effet par rapport au placebo. Le test statistique évalue si les données fournissent suffisamment de preuves pour rejeter cette hypothèse en faveur de l'hypothèse alternative (H₁).

## 2. Que représente la p-value dans un test statistique ?

**Réponse**

La p-value est la probabilité d'obtenir un résultat au moins aussi extrême que celui observé, en supposant que l'hypothèse nulle est vraie. Une p-value faible (généralement < 0.05) indique que les données observées sont peu probables sous H₀, ce qui conduit à son rejet. Attention : la p-value n'est pas la probabilité que H₀ soit vraie, ni la probabilité que les résultats soient dus au hasard.

## 3. Qu'est-ce qu'une erreur de type I en statistiques inférentielles ?

**Réponse**

Une erreur de type I (faux positif) se produit lorsqu'on rejette l'hypothèse nulle alors qu'elle est en réalité vraie. Le seuil de signification α (souvent 0.05) représente la probabilité maximale acceptable de commettre cette erreur. Par exemple, conclure qu'un médicament est efficace alors qu'il ne l'est pas constitue une erreur de type I. Cette erreur est contrôlée par le choix du niveau de signification.

## 21 questions supplémentaires disponibles

- Qu'est-ce qu'une erreur de type II en statistiques inférentielles ?
- Que représente un intervalle de confiance à 95% ?

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