Test de robustesse
Définition
Un test de robustesse est un test, statistique ou autre, appliqué à l'aide d'un logiciel approprié aux résultats d'une analyse phylogénétique, pour évaluer la fiabilité des liens de parenté obtenus.
Une multitude de tests et d'analyses avec des outils analytiques existent en économétrie. Le tests de robustesse sont des choses comme le test de White, le test de Hausman, le test de suridentification, le test de Breusch-Pagan, ou tout simplement de relancer votre modèle avec une variable de contrôle supplémentaire. Ceux-ci sont souvent présentés comme des choses que vous voudrez faire parallèlement à votre analyse principale pour vérifier si les résultats sont "robustes".
Des tests de robustesse :
Les courbes montrent les résultats d'un test de robustesse, la température supérieure (TS-Data) tombant occasionnellement en dessous de la limite minimale (TVL-Lim). La température de fond (BS-Data) issue des données de l'installation peut être supérieure ou inférieure à sa température de référence (BS-Ref). Dans ce test, la température du fond commence en dessous de la valeur de référence. À la minute 43, il monte au-dessus, ce qui fait passer la limite à TL-Lim. Le calcul en ligne des nouvelles limites assure une estimation robuste à différents points d'opérations.
Explications
Les tests de robustesse reposent tous sur des hypothèses. Vous souvenez-vous de la liste des hypothèses que vous deviez apprendre chaque fois que votre classe abordait une nouvelle méthode, comme les hypothèses de Gauss-Markov pour les moindres carrés ordinaires ? Ou vous souvenez-vous au moins qu'il y avait une telle liste (bonne chance à mi-parcours) ? En effet, chaque analyse empirique que vous pourriez éventuellement exécuter dépend d'hypothèses afin de donner un sens à ses résultats. Il est impossible d'éviter les hypothèses, même si ces hypothèses sont assez évidemment vraies. Bien sûr, vous avez peut-être observé que le soleil s'est levé à l'Est tous les jours pendant plusieurs milliards de jours d'affilée. Mais si vous voulez prédire qu'il augmentera également à l'Est demain, vous devez supposer que rien ne l'empêchera d'exister - peut-être qu'aujourd'hui est le jour où il s'avère que Superman existe et qu'il décide d'inverser la rotation de la Terre pour que le soleil se lève à l'ouest.
Ces hypothèses sont assez importantes. Sans aucune hypothèse, nous ne pouvons même pas prédire avec certitude que le soleil se lèvera à l'Est demain, et encore moins déterminer comment l'assouplissement quantitatif a affecté l'investissement. Il faut donc faire des hypothèses. Mais alors, que se passe-t-il si, à notre grande surprise et horreur, ces hypothèses ne sont pas vraies ? Dans ce cas, notre analyse serait erronée.
C'est donc à cela que servent les tests de robustesse. Nous nous inquiétons de savoir si nos hypothèses sont vraies et nous avons conçu un test capable de vérifier soit (1) si cette hypothèse est vraie, soit (2) si nos résultats changeraient si l'hypothèse N'ÉTAIT PAS vraie. 1
Souvent, les tests de robustesse testent les hypothèses du format :
- H0 : L'hypothèse faite dans l'analyse est vraie.
- H1 : L'hypothèse faite dans l'analyse est fausse.
Cela indique ce que signifie réellement "test de robustesse" - en vérifiant si les résultats sont robustes à la possibilité que l'une des hypothèses ne soit pas vraie.
Penser aux tests de robustesse de cette manière - comme des moyens d'évaluer les hypothèses - donne une manière claire de penser à les utiliser.
Synonymes, antonymes
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L'expression TEST DE ROBUSTESSE est dans la page 2 des mots en T du lexique du dictionnaire.
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