Test statistiqueEn statistiques, un test, ou test d'hypothèse, est une procédure de décision entre deux hypothèses. Il s'agit d'une démarche consistant à rejeter ou à ne pas rejeter une hypothèse statistique, appelée hypothèse nulle, en fonction d'un échantillon de données. Il s'agit de statistique inférentielle : à partir de calculs réalisés sur des données observées, on émet des conclusions sur la population, en leur rattachant des risques d'être erronées. Hypothèse nulle L'hypothèse nulle notée H est celle que l'on considère vraie a priori.
Test exactIn statistics, an exact (significance) test is a test such that if the null hypothesis is true, then all assumptions made during the derivation of the distribution of the test statistic are met. Using an exact test provides a significance test that maintains the type I error rate of the test () at the desired significance level of the test. For example, an exact test at a significance level of , when repeated over many samples where the null hypothesis is true, will reject at most of the time.
AnyonEn physique quantique, un anyon est un type de particule propre aux systèmes à deux dimensions. Ni boson ni fermion, l'anyon en est une généralisation. Prédits et théorisés depuis plus de quatre décennies, les premières preuves expérimentales de l'existence des anyons ne datent que de 2020. Le concept d'anyon est utile lorsqu’on s’intéresse à un système à deux dimensions tel que le graphène ou l’.
Binomial testIn statistics, the binomial test is an exact test of the statistical significance of deviations from a theoretically expected distribution of observations into two categories using sample data. The binomial test is useful to test hypotheses about the probability () of success: where is a user-defined value between 0 and 1. If in a sample of size there are successes, while we expect , the formula of the binomial distribution gives the probability of finding this value: If the null hypothesis were correct, then the expected number of successes would be .
