Séance de cours
Cette séance de cours explore le concept de tests de rapport de vraisemblance, en se concentrant sur le lemme Neyman-Pearson. L'instructeur explique comment construire le test le plus puissant pour détecter une distribution spécifique lorsque les données réelles proviennent de cette distribution. En comparant les ratios de vraisemblance et en fixant des seuils, la séance de cours montre comment prendre des décisions basées sur une analyse statistique. La discussion s'étend aux scénarios avec des paramètres multiples et des hypothèses complexes, soulignant l'importance de maximiser les rapports de vraisemblance pour déterminer le meilleur test. À travers des exemples impliquant des distributions normales et des statistiques t, la séance de cours illustre les applications pratiques de l'approche Neyman-Pearson dans le test d'hypothèses.