Méthodes d'essai optimales

Cette séance de cours de l'instructeur couvre les concepts fondamentaux des méthodes d'essai optimales en statistique, en mettant l'accent sur le cadre Neyman-Pearson. Il traite du processus décisionnel entre deux hypothèses fondées sur des statistiques d'essai et des régions critiques. La séance de cours explore le lemma de Neyman-Pearson, des tests optimaux pour des modèles spécifiques comme la famille exponentielle, et le concept d'optimalité dans les tests d'hypothèse. Il s'inscrit également dans la construction de fonctions d'essai pour différents types d'hypothèses, telles que simples ou simples, unilatérales ou bilatérales, et l'importance de minimiser les probabilités d'erreurs. La séance de cours se termine par la notion d'optimalité dans les tests et l'importance du rapport de probabilité dans la prise de décisions statistiques.