Comprendre le sens du test "lack of fit"

Bonjour,
On me demande de démontrer une linéarité par test "lack of fit" avec risque de 1e espèce 5% ou 1%, et je suis troublé: il me semble que ce test ne démontre significativement qu'une non-linéarité, sinon c'est non-significatif, donc sans conclusion.
Non?

Bonjour.

Je ne connais pas ton test, mais si l'hypothèse est la linéarité, tu as tout à fait raison.
D'ailleurs, aucun test statistique ne démontre quoi que ce soit. Il montre que l'hypothèse est peu probable, ou pas, c'est tout.

Cordialement.

A ma connaissance le test "lack of fit" n'existe pas. Le terme "lack of fit" fait référence à une famille de tests ayant pour but de tester si une série de données expérimentales "colle" à un modèle théorique

Merci pour ces éléments de réponse.
Le test de "lack of fit" semble décrit à physiologie.envt.fr/spip/IMG/pdf/Validation_ex3.pdf

gg a écrit:Bonjour.

Je ne connais pas ton test, mais si l'hypothèse est la linéarité, tu as tout à fait raison.
D'ailleurs, aucun test statistique ne démontre quoi que ce soit. Il montre que l'hypothèse est peu probable, ou pas, c'est tout.

Cordialement.

Très intéressant, merci. Est-ce que le concept "validation statistique (de modèle)" est insensée? puisqu'on ne fait que rejeter, pas prouver positivement...

Tof27,

toute la science fonctionne ainsi, et les résultats de son application en technologies ne sont pas décevants. Par exemple la gravitation universelle n'est jamais prouvée. Mais pour l'essentiel de ce qui se passe à échelle humaine, il n'y a pas de test significatif de sa fausseté, donc on l'applique.
Puis on a trouvé une théorie plus stricte qui explique mieux, et règle certains "détails" (relativité générale). On voit qu'elle fonctionne (GPS), ce qui ne la prouve pas.

Cordialement.

Merci gg pour cette intéressante conversation, qui n'est pas ce à quoi je pensais a priori.
Je suis un fan d'épistémologie, philosophie des sciences, et j'ai été convaincu par Karl Popper que les théories scientifiques sont toutes "en instance de réfutation". J'y ai ajouté plusieurs couches personnelles de scepticisme, mais bref : je suis content de voir confirmée l'idée que les prétendues "preuves statistiques" n'en sont pas - du moins en stats inductives, je concède qu'en stats descriptives c'est assez différent.
Merci.
PS. Le fait que la Science dise "La Vérité" devant les tribunaux, sauf querelle d'experts, est un abus mais si les statisticiens en ont conscience, ça me soulage.