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Essais : Essai du rapport de probabilité

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Description

Cette séance de cours introduit le test du rapport de probabilité dans le contexte des modèles de choix, en comparant des modèles illimités et restreints avec des probabilités égales et d'autres constantes spécifiques. Il revoit l'analyse comparative, en examinant les statistiques de probabilité de log et la production classique de logiciels d'estimation. L'instructeur explique les tests pour les attributs génériques, les variations de goût et les spécifications non linéaires, y compris les séries de puissance et les modèles linéaires. La séance de cours se termine par une mise en garde contre le surajustement et l'utilisation d'autres spécifications non linéaires comme les transformations linéaires à la pièce et Box-Cox.

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Concepts associés (32)

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.

Test du rapport de vraisemblance

En statistiques, le test du rapport de vraisemblance est un test statistique qui permet de tester un modèle paramétrique contraint contre un non contraint. Si on appelle le vecteur des paramètres estimés par la méthode du maximum de vraisemblance, on considère un test du type : contre On définit alors l'estimateur du maximum de vraisemblance et l'estimateur du maximum de vraisemblance sous .

Relative likelihood

In statistics, when selecting a statistical model for given data, the relative likelihood compares the relative plausibilities of different candidate models or of different values of a parameter of a single model. Assume that we are given some data x for which we have a statistical model with parameter θ. Suppose that the maximum likelihood estimate for θ is . Relative plausibilities of other θ values may be found by comparing the likelihoods of those other values with the likelihood of .

Modèle linéaire

vignette|Données aléatoires sous forme de points, et leur régression linéaire. Un modèle linéaire multivarié est un modèle statistique dans lequel on cherche à exprimer une variable aléatoire à expliquer en fonction de variables explicatives X sous forme d'un opérateur linéaire. Le modèle linéaire est donné selon la formule : où Y est une matrice d'observations multivariées, X est une matrice de variables explicatives, B est une matrice de paramètres inconnus à estimer et U est une matrice contenant des erreurs ou du bruit.

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.

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Séances de cours associées (64)

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Critères de sélection du modèle : AIC, BIC, Cp

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Test du rapport de vraisemblance : Détection et estimation

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Test du rapport de probabilité : test d'hypothèse

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