Tests de tendance pour la fonction Courbe de croissance paramétrique

Lors de l'ajustement d'un modèle de courbe de croissance paramétrique, vous devez sélectionner un modèle qui offre un bon ajustement à vos données. Les hypothèses des tests de tendance sont les suivantes :

H₀ : il n'existe aucune tendance (procédé de Poisson homogène)
H₁ : il existe une tendance (procédé de Poisson non homogène)

Par défaut, Minitab fournit cinq tests de tendance : MIL-Hdbk-189 (regroupement), MIL-Hdbk-189 (basé sur TTT), Laplace (regroupement), Laplace (basé sur TTT) et Anderson-Darling. Pour plus d'informations, reportez-vous à la rubrique Tests de tendance (ou tests d'adéquation de l'ajustement).

Exemples de résultats

Tests de tendance

	MIL-Hdbk-189		Laplace
	basé sur TTT	Regroupement	basé sur TTT	Regroupement	Anderson-Darling
Statistique du test	378,17	378,28	0,86	-0,40	0,94
Valeur de P	0,107	0,448	0,388	0,688	0,389
DL	424	400

Interprétation

Pour les données sur la climatisation, les valeurs de p pour les tests d'adéquation de l'ajustement sont de 0,107, 0,448, 0,388, 0,688 et 0,389. Étant donné que toutes les valeurs de p sont supérieures au seuil α de 0,05, l'ingénieur peut conclure qu'il n'existe pas suffisamment de certitude concernant l'existence d'une tendance dans les données. Ce résultat concorde avec une forme de 1 pour le procédé de Power-Law.

Même si le procédé de Power-Law fournit un ajustement adapté, l'utilisation d'un modèle à deux paramètres n'est pas nécessaire lorsqu'aucune tendance n'existe dans les données. Par conséquent, l'ingénieur peut éventuellement utiliser le procédé de Poisson homogène, plus simple, pour modéliser les données.