Méthode des moments généraliséeEn statistique et en économétrie, la méthode des moments généralisée (en anglais generalized method of moments ou GMM) est une méthode générique pour estimer les paramètres d'un modèle statistique qui s'appuie sur un certain nombre de conditions sur les moments d'un modèle. Habituellement, cette méthode est utilisée dans un contexte de modèle semi-paramétrique, où le paramètre étudié est de dimension finie, alors que la forme complète de la fonction de distribution des données peut ne pas être connue (de ce fait, l'estimation par maximum de vraisemblance n'est pas applicable).
Likelihood principleIn 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.
Minimum-variance unbiased estimatorIn statistics a minimum-variance unbiased estimator (MVUE) or uniformly minimum-variance unbiased estimator (UMVUE) is an unbiased estimator that has lower variance than any other unbiased estimator for all possible values of the parameter. For practical statistics problems, it is important to determine the MVUE if one exists, since less-than-optimal procedures would naturally be avoided, other things being equal. This has led to substantial development of statistical theory related to the problem of optimal estimation.
Biais (distorsion)Dans diverses disciplines, un biais est une erreur systématique ou une simplification abusive. vignette|L'interprétation des formes aléatoires apparaissant à la surface de la Lune constitue un exemple courant de biais perceptuel causé par la paréidolie (processus tendant à discerner une forme familière parmi des formes aléatoires). Les biais peuvent être transmis implicitement avec le contexte culturel.
Method of moments (electromagnetics)The method of moments (MoM), also known as the moment method and method of weighted residuals, is a numerical method in computational electromagnetics. It is used in computer programs that simulate the interaction of electromagnetic fields such as radio waves with matter, for example antenna simulation programs like NEC that calculate the radiation pattern of an antenna. Generally being a frequency-domain method, it involves the projection of an integral equation into a system of linear equations by the application of appropriate boundary conditions.
Échantillon biaiséEn statistiques, le mot biais a un sens précis qui n'est pas tout à fait le sens habituel du mot. Un échantillon biaisé est un ensemble d'individus d'une population, censé la représenter, mais dont la sélection des individus a introduit un biais qui ne permet alors plus de conclure directement pour l'ensemble de la population. Un échantillon biaisé n'est donc pas un échantillon de personnes biaisées (bien que ça puisse être le cas) mais avant tout un échantillon sélectionné de façon biaisée.
Méthode des éléments finis de frontièreLa méthode des éléments finis de frontière, méthode des éléments frontière ou BEM - Boundary Element Method - en anglais, est une méthode de résolution numérique. Elle se présente comme une alternative à la méthode des éléments finis avec la particularité d'être plus intéressante dans les domaines de modélisation devenant infinis. Méthode des moments (analyse numérique) Méthode des différences finies Méthode des volumes finis Méthode des éléments finis Méthode des points sources distribués Introduction à l
Biais de sélectionDans une étude statistique, le terme biais de sélection désigne une erreur systématique faite lors de la sélection des sujets à étudier. Ce terme regroupe tous les biais pouvant conduire à ce que les sujets effectivement observés lors d'une enquête ne constituent pas un groupe représentatif des populations censées être étudiées et ne permettent donc pas de répondre aux questions posées dans le protocole. Les biais de sélection se produisent lors de l'échantillonnage, c'est-à-dire lors de la sélection d'un échantillon représentatif de la population étudiée.
Systemic biasSystemic bias is the inherent tendency of a process to support particular outcomes. The term generally refers to human systems such as institutions. Systemic bias is related to and overlaps conceptually with institutional bias and structural bias, and the terms are often used interchangeably. According to Oxford Reference, institutional bias is "a tendency for the procedures and practices of particular institutions to operate in ways which result in certain social groups being advantaged or favoured and others being disadvantaged or devalued.
Estimateur (statistique)En statistique, un estimateur est une fonction permettant d'estimer un moment d'une loi de probabilité (comme son espérance ou sa variance). Il peut par exemple servir à estimer certaines caractéristiques d'une population totale à partir de données obtenues sur un échantillon comme lors d'un sondage. La définition et l'utilisation de tels estimateurs constitue la statistique inférentielle. La qualité des estimateurs s'exprime par leur convergence, leur biais, leur efficacité et leur robustesse.
Invariant estimatorIn statistics, the concept of being an invariant estimator is a criterion that can be used to compare the properties of different estimators for the same quantity. It is a way of formalising the idea that an estimator should have certain intuitively appealing qualities. Strictly speaking, "invariant" would mean that the estimates themselves are unchanged when both the measurements and the parameters are transformed in a compatible way, but the meaning has been extended to allow the estimates to change in appropriate ways with such transformations.
Liste des outils de jardinagevignette|Représentation de plusieurs outils La pratique du jardinage repose sur des savoir-faire et des outils. Utiliser le bon outil pour la bonne tâche. On peut différencier les outils selon leur utilisation : préparation des sols avant plantation ou semis : par exemple motoculteur, fourche, bêche. préparation et entretien des sols déjà plantés ou semés, par exemple : tondeuse à gazon, arrosoir. outils d'élagage, coupe ou suppression : par exemple : tronçonneuse, scie, sécateur, taille-haie.
