Séance de cours

Méthodes d'essai optimales

Graph Chat

Chattez avec Graph Search

Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.

AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.

Dans cours

MATH-240: Statistique

Ce cours donne une introduction au traitement mathématique de la théorie de l'inférence statistique en utilisant la notion de vraisemblance comme un thème central. ...

Description

Cette séance de cours de l'instructeur couvre les concepts fondamentaux des méthodes d'essai optimales en statistique, en mettant l'accent sur le cadre Neyman-Pearson. Il traite du processus décisionnel entre deux hypothèses fondées sur des statistiques d'essai et des régions critiques. La séance de cours explore le lemma de Neyman-Pearson, des tests optimaux pour des modèles spécifiques comme la famille exponentielle, et le concept d'optimalité dans les tests d'hypothèse. Il s'inscrit également dans la construction de fonctions d'essai pour différents types d'hypothèses, telles que simples ou simples, unilatérales ou bilatérales, et l'importance de minimiser les probabilités d'erreurs. La séance de cours se termine par la notion d'optimalité dans les tests et l'importance du rapport de probabilité dans la prise de décisions statistiques.

Enseignant·e·s (2)

Victor Panaretos

Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Ulysse Naepels, Nikitas Georgakis, Ho Yun A dirigé les thèses EPFL de Andrea Kraus, Shahin Tavakoli, Mikael Kuusela, Yoav Zemel, Marie-Hélène Descary, Valentina Masarotto, Tomas Rubin, Tomas Masák, Laya Ghodrati, Kartik Waghmare, Leonardo Santoro A co-dirigé les thèses EPFL de Matthieu Simeoni, Ophelia Miralles, Sonia Alouini, Timmy Rong Tian Tse, Krali Mario Cours Linear models MATH-341 Les modèles de régression sont des outils de base statistiq

Yoav Zemel

Source officielle

Concepts associés (30)

Test statistique

En statistiques, un test, ou test d'hypothèse, est une procédure de décision entre deux hypothèses. Il s'agit d'une démarche consistant à rejeter ou à ne pas rejeter une hypothèse statistique, appelée hypothèse nulle, en fonction d'un échantillon de données. Il s'agit de statistique inférentielle : à partir de calculs réalisés sur des données observées, on émet des conclusions sur la population, en leur rattachant des risques d'être erronées. Hypothèse nulle L'hypothèse nulle notée H est celle que l'on considère vraie a priori.

Fonction de vraisemblance

vignette|Exemple d'une fonction de vraisemblance pour le paramètre d'une Loi de Poisson En théorie des probabilités et en statistique, la fonction de vraisemblance (ou plus simplement vraisemblance) est une fonction des paramètres d'un modèle statistique calculée à partir de données observées. Les fonctions de vraisemblance jouent un rôle clé dans l'inférence statistique fréquentiste, en particulier pour les méthodes statistiques d'estimation de paramètres.

Likelihood principle

In statistics, the likelihood principle is the proposition that, given a statistical model, all the evidence in a sample relevant to model parameters is contained in the likelihood function. A likelihood function arises from a probability density function considered as a function of its distributional parameterization argument.

Hypothèse nulle

En statistiques et en économétrie, l'hypothèse nulle (symbole international : ) est une hypothèse postulant l'égalité entre des paramètres statistiques (généralement, la moyenne ou la variance) de deux échantillons dont elle fait l’hypothèse qu'ils sont pris sur des populations équivalentes. Elle est toujours testée contre une hypothèse alternative qui postule soit la différence des données (test bilatéral), soit une inégalité (plus petit que ou plus grand que) entre les données (test unilatéral).

Texas Instruments

Texas Instruments (TI) est une entreprise d'électronique américaine renommée dans le domaine des composants électroniques passifs et des semi-conducteurs fondée en 1941. Originellement nommée Geophysical Service Incorporated (GSI), la société prend son nom actuel en 1951. Son siège est à Dallas, Texas. TI compte plus de 30 000 employés et un catalogue de plus de 80 000 produits, notamment des microcontrôleurs, processeurs, capteurs, connectivité sans fil et calculatrices scientifiques.

Afficher plus

Séances de cours associées (64)

Estimation maximale de la probabilité : Statistiques multivariées

Explore l'estimation de la probabilité maximale et les tests d'hypothèses multivariées, y compris les défis et les stratégies pour tester plusieurs hypothèses.

Tests de rapport de vraisemblance: optimisation et applications

Explore la théorie et les applications des tests de rapport de vraisemblance dans les tests d'hypothèses statistiques.

Essais statistiques: Valeurs Wald et p

Explore des tests statistiques comme le test Wald et les valeurs p, en mettant l'accent sur leur calcul et leur interprétation.

Tests de rapport de vraisemblance: optimisation et extensions

Couvre les tests de ratio de vraisemblance, leur optimalité et les extensions dans les tests d'hypothèses, y compris le théorème de Wilks et la relation avec les intervalles de confiance.

Inférence statistique

Couvre le ratio de probabilité statistique, les intervalles de confiance et les concepts de test d'hypothèse.

Afficher plus

Concepts associés (30)

Test statistique

Fonction de vraisemblance