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.
Consistent estimatorIn statistics, a consistent estimator or asymptotically consistent estimator is an estimator—a rule for computing estimates of a parameter θ0—having the property that as the number of data points used increases indefinitely, the resulting sequence of estimates converges in probability to θ0. This means that the distributions of the estimates become more and more concentrated near the true value of the parameter being estimated, so that the probability of the estimator being arbitrarily close to θ0 converges to one.
Biais (statistique)En statistique ou en épidémiologie, un biais est une démarche ou un procédé qui engendre des erreurs dans les résultats d'une étude. Formellement, le biais de l'estimateur d'un paramètre est la différence entre la valeur de l'espérance de cet estimateur (qui est une variable aléatoire) et la valeur qu'il est censé estimer (définie et fixe). biais effet-centre biais de vérification (work-up biais) biais d'autosélection, estimé à 27 % des travaux d'écologie entre 1960 et 1984 par le professeur de biologie américain Stuart H.
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.
Variance (mathématiques)vignette|Exemple d'échantillons pour deux populations ayant la même moyenne mais des variances différentes. La population en rouge a une moyenne de 100 et une variance de 100 (écart-type = SD = standard deviation = 10). La population en bleu a une moyenne de 100 et une variance de (écart-type = SD = 50). En statistique et en théorie des probabilités, la variance est une mesure de la dispersion des valeurs d'un échantillon ou d'une variable aléatoire.
Espérance conditionnelleEn théorie des probabilités, l'espérance conditionnelle d'une variable aléatoire réelle donne la valeur moyenne de cette variable quand un certain événement est réalisé. Selon les cas, c'est un nombre ou alors une nouvelle variable aléatoire. On parle alors d'espérance d'une variable aléatoire conditionnée par un événement B est, intuitivement, la moyenne que l'on obtient si on renouvelle un grand nombre de fois l'expérience liée à la variable aléatoire et que l'on ne retient que les cas où l'événement B est réalisé.
Théorème de l'espérance totaleLe théorème de l'espérance totale est une proposition de la théorie des probabilités affirmant que l'espérance de l'espérance conditionnelle de X sachant Y est la même que l'espérance de X. Précisément, si X est une variable aléatoire intégrable (c'est-à-dire, une variable aléatoire avec E( | X | ) < ), Y est une variable aléatoire quelconque (donc pas nécessairement intégrable), Et X et Y sont définies sur le même espace probabilisé, on a alors le résultat suivant : L'espérance conditionnelle E( X | Y ) est elle-même une variable aléatoire, dont la valeur dépend de la valeur de Y.
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.
Extremum estimatorIn statistics and econometrics, extremum estimators are a wide class of estimators for parametric models that are calculated through maximization (or minimization) of a certain objective function, which depends on the data. The general theory of extremum estimators was developed by . An estimator is called an extremum estimator, if there is an objective function such that where Θ is the parameter space. Sometimes a slightly weaker definition is given: where op(1) is the variable converging in probability to zero.
Wi-Fithumb|Exemple d'application du Wi-Fi : impression sans fil. Le (ou la) Wi-Fi, aussi orthographié wifi, est un ensemble de protocoles de communication sans fil régis par les normes du groupe IEEE 802.11 (ISO/CEI 8802-11). Un réseau Wi-Fi permet de relier par ondes radio plusieurs appareils informatiques (ordinateur, routeur, smartphone, modem Internet) au sein d'un réseau informatique afin de permettre la transmission de données entre eux. Apparues pour la première fois en 1997, les normes IEEE 802.
Li-FiLe Li-Fi (ou Light Fidelity) est une technologie de communication sans fil reposant sur l'utilisation de la lumière visible, de longueur d'onde comprise entre 480 nm (670 THz, bleu-vert) et 650 nm (460 THz, orange-rouge). Alors que le Wi-Fi utilise une partie radio du spectre électromagnétique hors du spectre visible, le Li-Fi utilise la partie visible (optique) du spectre électromagnétique. Le principe du Li-Fi repose sur le codage et l'envoi de données via la modulation d'amplitude des sources de lumière (scintillation imperceptible à l'œil), selon un protocole bien défini et standardisé.
Efficiencethumb|John Houbolt expliquant le scénario du rendez-vous en orbite lunaire. L'efficience est la consommation des ressources utilisées (intrants, matière ou énergie) dans la production d'un résultat (extrant). C'est un composant important de la mesure de la performance. On parle parfois d'efficience matérielle. Elle se mesure à partir de rapports entre les résultats obtenus et les ressources utilisées.
Socialist calculation debateThe socialist calculation debate, sometimes known as the economic calculation debate, was a discourse on the subject of how a socialist economy would perform economic calculation given the absence of the law of value, money, financial prices for capital goods and private ownership of the means of production. More specifically, the debate was centered on the application of economic planning for the allocation of the means of production as a substitute for capital markets and whether or not such an arrangement would be superior to capitalism in terms of efficiency and productivity.
Analyse de la varianceEn statistique, lanalyse de la variance (terme souvent abrégé par le terme anglais ANOVA : analysis of variance) est un ensemble de modèles statistiques utilisés pour vérifier si les moyennes des groupes proviennent d'une même population. Les groupes correspondent aux modalités d'une variable qualitative (p. ex. variable : traitement; modalités : programme d'entrainement sportif, suppléments alimentaires; placebo) et les moyennes sont calculés à partir d'une variable continue (p. ex. gain musculaire).
Calculation in kindNOTOC Calculation in kind or calculation in-natura is a way of valuating resources and a system of accounting that uses disaggregated physical magnitudes as opposed to a common unit of calculation. As the basis for a socialist economy, it was proposed to replace money and financial calculation. In an in-kind economy products are produced for their use values (their utility) and accounted in physical terms. By contrast, in money-based economies, commodities are produced for their exchange value and accounted in monetary terms.
Efficacité (statistiques)En statistique, lefficacité est une mesure de la qualité d'un estimateur, d'une expérimentation ou d'un test statistique. Elle permet d'évaluer le nombre d'observations nécessaires pour atteindre un seuil : plus un estimateur est efficace, plus l'échantillon d'observations nécessaire pour atteindre un objectif de précision sera petit. Lefficacité relative de deux procédures est le rapport de leurs efficacités, bien que le concept soit plus utilisé pour le rapport de l'efficacité d'une procédure donnée et d'une procédure théorique optimale.
Rendement (physique)En physique, le rendement est défini comme une grandeur sans dimension qui caractérise l'efficacité d'une transformation, physique ou chimique. En physique, la grandeur caractérise généralement la conversion d'une forme d'énergie en une autre. Pour un système réalisant une conversion d'énergie (transformateur, moteur, pompe à chaleur), le rendement est défini par certains auteurs comme étant le rapport entre l'énergie recueillie en sortie et l'énergie fournie en entrée, qui confond alors les termes d'efficacité thermodynamique et de rendement thermodynamique.
Efficacité énergétique (thermodynamique)En physique et ingénierie mécanique, l'efficacité énergétique (ou efficacité thermodynamique) est un nombre sans dimension, qui est le rapport entre ce qui peut être récupéré utilement de la machine sur ce qui a été dépensé pour la faire fonctionner. Aux États-Unis, pour les appareils et équipements résidentiels, elle est déterminée par le facteur énergétique (energy factor). Cette notion est souvent confondue avec une définition du rendement thermodynamique, pour des systèmes dont l'efficacité énergétique théorique maximale est inférieure à un, comme les moteurs dithermes ou les moteurs électriques.
Economic calculation problemThe economic calculation problem (sometimes abbreviated ECP) is a criticism of using economic planning as a substitute for market-based allocation of the factors of production. It was first proposed by Ludwig von Mises in his 1920 article "Economic Calculation in the Socialist Commonwealth" and later expanded upon by Friedrich Hayek. In his first article, Mises described the nature of the price system under capitalism and described how individual subjective values (while criticizing other theories of value) are translated into the objective information necessary for rational allocation of resources in society.
Primitive data typeIn computer science, primitive data types are a set of basic data types from which all other data types are constructed. Specifically it often refers to the limited set of data representations in use by a particular processor, which all compiled programs must use. Most processors support a similar set of primitive data types, although the specific representations vary. More generally, "primitive data types" may refer to the standard data types built into a programming language (built-in types).
