Test d'ajustement du chi(2)
dans Statistiques
Bonjour
Pour moi le test d'ajustement qui $\chi^{2}(k-1)$ c'est $$
T_{n} := 1_{ \{ x \in \mathbb{R}^{k} ; D_{n}(x) \le q_{\alpha, \chi^{2}(k-1)} \} }
$$ avec $$
D_{n}(x) = n \sum_{i=1}^{k} \frac{(\frac{ (N_{i}(x)}{n}-p_{0}(i))^{2}}{p_{0}(i)}
$$ avec $N_{i}(x) = \sum_{i=1}^{k} 1_{a_{i}}(x)$.
Comme le test est simple $p = p_{0}$ contre $p \ne p_{0}$ alors sa puissance est
$$ p \in P-\{p_{0}\} \rightarrow P_{p} (T_{n}(X)=1).
$$ Sa puissance asymptotique est $0$ car $D_{n} \rightarrow + \infty$ $P_{p}$ ps.
Tandis que si on prend le test $$
T_{n} := 1_{ \{ x \in \mathbb{R}^{k} ; D_{n}(x) \ge q_{1-\alpha, \chi^{2}(k-1)} \} }
$$ sa puissance asymptotique est $1$ pour les même raison !
Pourtant les deux tests sont de niveau $\alpha$ donc je trouve ça bizarre. C'est pourquoi j'aimerais en discuter avec vous !
Pour moi le test d'ajustement qui $\chi^{2}(k-1)$ c'est $$
T_{n} := 1_{ \{ x \in \mathbb{R}^{k} ; D_{n}(x) \le q_{\alpha, \chi^{2}(k-1)} \} }
$$ avec $$
D_{n}(x) = n \sum_{i=1}^{k} \frac{(\frac{ (N_{i}(x)}{n}-p_{0}(i))^{2}}{p_{0}(i)}
$$ avec $N_{i}(x) = \sum_{i=1}^{k} 1_{a_{i}}(x)$.
Comme le test est simple $p = p_{0}$ contre $p \ne p_{0}$ alors sa puissance est
$$ p \in P-\{p_{0}\} \rightarrow P_{p} (T_{n}(X)=1).
$$ Sa puissance asymptotique est $0$ car $D_{n} \rightarrow + \infty$ $P_{p}$ ps.
Tandis que si on prend le test $$
T_{n} := 1_{ \{ x \in \mathbb{R}^{k} ; D_{n}(x) \ge q_{1-\alpha, \chi^{2}(k-1)} \} }
$$ sa puissance asymptotique est $1$ pour les même raison !
Pourtant les deux tests sont de niveau $\alpha$ donc je trouve ça bizarre. C'est pourquoi j'aimerais en discuter avec vous !
Réponses
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Tu peux nous rappeler de quoi ça parle ? Ça veut dire quoi $1_{a_i}(x)$ ? En fait, surtout, c'est quoi, $a_i$ ?
Tu veux vérifier que ton échantillon est bien issu de la loi $P(X=a_i) = p_0(i)$, c'est ça ? Donc $n$ c'est la taille de l'échantillon, et $k$ c'est le nombre de classes ?
Sinon, la puissance d'un test, c'est la probabilité de rejeter l'hypothèse nulle lorsqu'elle est fausse, c'est ça ?
Mais donc, sous $H_1$, on a $D_n \to \infty$, donc, pour $n$ grand, on rejettera toujours l'hypothèse nulle avec le premier test $D_n \le q$, alors qu'on l'acceptera toujours pour le deuxième test $D_n \ge q'$. C'est ça ?
Oui, je crois. Donc puissance $=1$ pour le premier, et puissance $= 0$ pour le deuxième.
Pourquoi tu dis le contraire, alors ? -
Ah ! Mais je crois que j'ai compris pourquoi tu dis le contraire de ce que tu as l'air de dire.
Quand tu dis "mon test pour $H_0$, c'est $1_{C}$", tu veux dire que tu rejettes $H_0$ si $C$ est vérifiée, et que tu acceptes $H_0$ si $C$ ne l'est pas ?
Comme ça, l'hypothèse que tu acceptes est toujours $H_{1_{C}}$, c'est ça ?
Parce que moi, j'avais compris le contraire depuis l'autre jour, donc forcément, on se contredisait :-D -
En effet $C$ est ma région de rejet donc si $C$ alors je rejette $H_{0}$ si non $C$ j'accepte $H_{0}$.
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