Séance de cours

Méthode de puissance

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Description

Cette séance de cours couvre la méthode de puissance, qui est utilisée pour approximer la plus grande valeur propre d'une matrice. La méthode implique l' itération d'une séquence de vecteurs pour converger vers l'eigenvector dominant. La séance de cours traite également du quotient de Rayleigh et de l'analyse de convergence, soulignant l'importance de l'indépendance linéaire et les caractéristiques des matrices ermitiennes. Diverses notes de correction et instructions de parage sont fournies tout au long des diapositives.

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Concepts associés (32)

Trimmed estimator

In statistics, a trimmed estimator is an estimator derived from another estimator by excluding some of the extreme values, a process called truncation. This is generally done to obtain a more robust statistic, and the extreme values are considered outliers. Trimmed estimators also often have higher efficiency for mixture distributions and heavy-tailed distributions than the corresponding untrimmed estimator, at the cost of lower efficiency for other distributions, such as the normal distribution.

Winsorisation

La winsorisation (winsorizing en anglais) est un procédé en statistiques visant à limiter l'impact de données aberrantes dans l'estimation d'un paramètre. Le nom winsorisation a été donné par John Tukey en l'honneur du biostatisticien . Considérons un jeu de données numériques et une statistique (la moyenne ou l'écart-type de par exemple). Winsoriser cette statistique revient à la calculer non pas sur le jeu de données original , mais sur un jeu de données modifié où une proportion des valeurs les plus extrêmes sont "écrasées" sur les quantiles de niveaux et La proportion doit être choisie par le statisticien en fonction de la robustesse souhaitée (un choix courant est ).

Sample mean and covariance

The sample mean (sample average) or empirical mean (empirical average), and the sample covariance or empirical covariance are statistics computed from a sample of data on one or more random variables. The sample mean is the average value (or mean value) of a sample of numbers taken from a larger population of numbers, where "population" indicates not number of people but the entirety of relevant data, whether collected or not. A sample of 40 companies' sales from the Fortune 500 might be used for convenience instead of looking at the population, all 500 companies' sales.

Moyenne tronquée

Une moyenne tronquée, ou moyenne réduite, est une mesure statistique de centralité, similaire à la moyenne arithmétique et à la médiane, qui consiste à calculer une moyenne arithmétique en éliminant les valeurs extrêmes. Les , ont été inventées pour pallier la sensibilité des statistiques aux valeurs aberrantes, ce qu'on appelle la robustesse statistique.

Donnée aberrante

vignette|Ce graphique permet de visualiser la répartition de doyens selon leur âge de décès et l'âge de décès moyen des doyens de leur époque. Le record de longévité de Jeanne Calment constitue une anomalie statistique qui continue d'intriguer les gérontologues. En statistique, une donnée aberrante (anglais outlier) est une valeur ou une observation qui est « distante » des autres observations effectuées sur le même phénomène, c'est-à-dire qu'elle contraste grandement avec les valeurs « normalement » mesurées.

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Séances de cours associées (48)

Diagonalisation des matrices : théorie et exemples

Couvre la théorie et les exemples de matrices de diagonalisation, en se concentrant sur les valeurs propres, les vecteurs propres et lindépendance linéaire.

Valeurs propres et vecteurs propres

Explore les valeurs propres et les vecteurs propres dans l'algèbre linéaire, y compris leurs calculs, propriétés et applications.

Polynômes caractéristiques et matrices similaires

Explore les polynômes caractéristiques, la similarité des matrices et les valeurs propres dans les transformations linéaires.

Propriétés spectrales des matrices non négatives

Couvre les propriétés spectrales des matrices non négatives et leur interprétation dans les diagrammes.

Diagonalisation des matrices

Explore la diagonalisation des matrices à travers des valeurs propres et des vecteurs propres, en soulignant l'importance des bases et des sous-espaces.

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Winsorisation

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Moyenne tronquée

Donnée aberrante

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