JOUR 30 — p-value & Tests d’hypothèses Les tests d’hypothèses sont un outil central pour décider si une différence observée est compatible avec le hasard ou révèle un effet réel (A/B testing, comparaison de modèles, analyses d’impact). Dans ce Jour 30 du challenge #100JoursDeML, j’explique : 🔹 H0/H1, p-value et seuil de significativité (α) 🔹 interprétation correcte de la p-value (et ce qu’elle ne dit pas) 🔹 pièges classiques : p-hacking, “peeking”, confusion significatif vs utile 🔹 l’importa

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Hypothesis Testing Complete Guide | Z-Test, T-Test, Null Hypothesis, Type I & II Errors