Test de Kolmogorov-Smirnov

pratique de contrôle des comptes fait en effet l’objet d’un processus de formalisation systématique qui tend à assimiler la démarche de l’audit à une pratique scientifique (Francis 1994). Dans cette vision, les états financiers sont des hypothèses à tester par l’application des méthodes rationnelles que sont les procédures d’audit. Le résultat d’un contrôle d’audit devient peu ou prou similaire à une preuve expérimentale scientifique (Smieliauskas & Smith 1990). Limitée initialement aux grands cabinets

référence .......................................................................................................... 160 8.2 Premier test : Arrivées simultanées de navires ............................................................... 160 8.3 Deuxième test : Panne majeure d’une grue de quai ....................................................... 166 8.4 Troisième test : Ajout d’une grue de quai ...................................................................... 174 8.5 Conclusion..............

transactions ont été rejetées et on ne saura pas si elles étaient frauduleuses 14/10/2011 © Stéphane Tufféry - Usage réservé à l’Université Rennes 1 33 Taille de l’échantillon mauvaise généralisation taux d'erreur données de test et d'application t données apprentissage bonne généralisation taille de l'échantillon Théorème de Vapnik : R  Remp  14/10/2011 h (log( 2n / h)  1)  log(  / 4) n taille suffisante © Stéphane Tufféry - Usage réservé à l’Université

catégories de tests statistiques 195 198 199 202 203 210 210 212 213 218 220 220 221 227 228 229 232 235 235 238 253 255 255 263 VI i i i i i i “doc” — 2006/8/9 — 11:52 — page VII — #5 i 15.3 Test entre deux hypothèses simples et méthode de Neyman et Pearson 15.4 Tests entre deux hypothèses composites 15.5 Principaux tests paramétriques 16 • Tests d’ajustement et de comparaison 16.1 Tests d’ajustement 16.2 Tests de comparaison d’échantillons

année les points (Ci,j+1,Ci,j) sont sensiblement alignés selon une droite de pente fi qui passe approximativement par l’origine, si l’on considère comme négligeable la constante des régressions linéaires, on peut valider l’hypothèse de Chain-Ladder. Test sur la stabilité des coefficients de développement : 0 1 2 3 4 5 6 7 2005 1,38459345 1,0860198 1,06855809 1,047587195 1,03676001 1,045122043 1,032807389 1,02332324 2006 1,41246736 1,07947483 1,0537749 1,046769632 1,0556941

Hendricks et Hirtle (1997) e ee e 3 ont ´voqu´ ce probl`me en signalant que cette pratique de contamination pourrait, pour des e e e raisons techniques, conduire a alt´rer les r´sultats du backtesting en sur ou sous rejetant les ` e e mod`les test´s. Mais, ils insistent sur le fait que la direction du d´calage n’est pas claire. e e e D’une part, l’inclusion dans les donn´es de P&L des frais de gestion et des commissions, d’un e montant toujours positif, tend a r´duire le nombre d’exceptions

simples . . . . . . . . . . . . . 5.4.1 Introduction et notations . . . . . . . . . . . . . 5.4.2 Intervalles de confiance . . . . . . . . . . . . . . 5.4.3 Dessiner une fonction de r´partition empirique . e 5.4.4 Test du χ2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.4.5 Test de Kolmogorov-Smirnov . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

motivation au changement de la personne obèse. Une étude de Durrer et Schutz 14 en 2009 en parle pour la prise en charge de l’obésité. En effet, outre la formulation au patient, il faut aussi évaluer la confiance du patient en sa capacité de changement et tester les chances de réussite du patient. A l’entrée, on observe si le patient est venu de sa propre initiative ou pas, l’importance de la perte de poids pour le patient, le degré de confiance de la personne pour atteindre ses objectifs, on détermine combien

satisfaction de façon signifiante ou non. Nous allons alors opposer les résultats des mesures de satisfaction des deux échantillons : Le test de Kolmogorov-Smirnov et les résultats d’une analyse de variance (ANOVA) montre pour toutes les mesures de satisfaction qu’on ne peut pas rejeter l’hypothèse d’une indifférence des échantillons. Remarquons que l’analyse de variance est un test paramétrique qui suppose principalement que l’échantillon provienne d’une population qui est distribuée de façon normale – ce

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 Tests d’hypoth`ses e 5.1 Introduction : le probl`me de d´cision . . . . . . . . . . . . . . . . . e e 5.2 Formalisation du probl`me de test param´trique sur un ´chantillon e e e 5.2.1 Tests d’hypoth`ses simples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e 5.2.2 Tests d’hypoth`ses composites . . . . . . . . . . . . . . . . . e 5.3 Tests sur la moyenne d’une loi normale . . . . . . . . . . .