statistique

théorème de Wilks

Résultat selon lequel le double du rapport de vraisemblance logarithmique tend vers une loi du khi-deux, ce qui transforme les ajustements en significativité.
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Description

Le théorème de Wilks est une pierre angulaire de l'inférence statistique, affirmant que, sous certaines conditions de régularité, le double du logarithme du rapport de vraisemblance entre deux modèles emboîtés converge vers une loi du khi-deux lorsque la taille de l'échantillon augmente. Le nombre de degrés de liberté est égal à la différence du nombre de paramètres libres entre les modèles. Ce théorème transforme une comparaison complexe de vraisemblances en un simple test de significativité, ce qui le rend indispensable dans des domaines où les données sont coûteuses et les hypothèses précises, comme la physique des particules.

Histoire

Le théorème a été démontré par Samuel S. Wilks en 1938, dans un article intitulé « The Large-Sample Distribution of the Likelihood Ratio for Testing Composite Hypotheses ».

Comment ça marche

Le théorème repose sur le fait que, près des valeurs réelles des paramètres, la surface du logarithme de vraisemblance est approximativement quadratique (une cuvette parabolique). Pour des modèles emboîtés, la différence de leurs logarithmes de vraisemblance maximaux se comporte alors comme la somme des carrés de variables normales centrées réduites indépendantes, ce qui correspond exactement à une loi du khi-deux. Cette approximation s'améliore avec l'augmentation des données, de sorte qu'en pratique elle fonctionne bien pour de grands échantillons, bien qu'elle puisse échouer près des frontières des paramètres ou lorsque les paramètres réels se trouvent au bord de l'espace autorisé.

En pratique

Il est utilisé pour calculer les niveaux de significativité des découvertes de nouvelles particules au Grand collisionneur de hadrons, où la « p-value locale » est dérivée d'une loi du khi-deux via le théorème de Wilks.

Anecdote

Malgré son omniprésence, le théorème de Wilks est un résultat asymptotique — il suppose des données infinies — et dans les expériences réelles avec des statistiques limitées, les physiciens utilisent souvent des simulations de Monte-Carlo plutôt que le théorème.

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