Maximum de vraisemblanceEn statistique, l'estimateur du maximum de vraisemblance est un estimateur statistique utilisé pour inférer les paramètres de la loi de probabilité d'un échantillon donné en recherchant les valeurs des paramètres maximisant la fonction de vraisemblance. Cette méthode a été développée par le statisticien Ronald Aylmer Fisher en 1922. Soient neuf tirages aléatoires x1, ..., x9 suivant une même loi ; les valeurs tirées sont représentées sur les diagrammes ci-dessous par des traits verticaux pointillés.
Théorie de l'estimationEn statistique, la théorie de l'estimation s'intéresse à l'estimation de paramètres à partir de données empiriques mesurées ayant une composante aléatoire. Les paramètres décrivent un phénomène physique sous-jacent tel que sa valeur affecte la distribution des données mesurées. Un estimateur essaie d'approcher les paramètres inconnus à partir des mesures.
Fonction de vraisemblancevignette|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.
Loi normale multidimensionnelleEn théorie des probabilités, on appelle loi normale multidimensionnelle, ou normale multivariée ou loi multinormale ou loi de Gauss à plusieurs variables, la loi de probabilité qui est la généralisation multidimensionnelle de la loi normale. gauche|vignette|Différentes densités de lois normales en un dimension. gauche|vignette|Densité d'une loi gaussienne en 2D. Une loi normale classique est une loi dite « en cloche » en une dimension.
Statistical parameterIn statistics, as opposed to its general use in mathematics, a parameter is any measured quantity of a statistical population that summarises or describes an aspect of the population, such as a mean or a standard deviation. If a population exactly follows a known and defined distribution, for example the normal distribution, then a small set of parameters can be measured which completely describes the population, and can be considered to define a probability distribution for the purposes of extracting samples from this population.
ParameterA parameter (), generally, is any characteristic that can help in defining or classifying a particular system (meaning an event, project, object, situation, etc.). That is, a parameter is an element of a system that is useful, or critical, when identifying the system, or when evaluating its performance, status, condition, etc. Parameter has more specific meanings within various disciplines, including mathematics, computer programming, engineering, statistics, logic, linguistics, and electronic musical composition.
Admissible decision ruleIn statistical decision theory, an admissible decision rule is a rule for making a decision such that there is no other rule that is always "better" than it (or at least sometimes better and never worse), in the precise sense of "better" defined below. This concept is analogous to Pareto efficiency. Define sets , and , where are the states of nature, the possible observations, and the actions that may be taken. An observation of is distributed as and therefore provides evidence about the state of nature .
Decision ruleIn decision theory, a decision rule is a function which maps an observation to an appropriate action. Decision rules play an important role in the theory of statistics and economics, and are closely related to the concept of a strategy in game theory. In order to evaluate the usefulness of a decision rule, it is necessary to have a loss function detailing the outcome of each action under different states. Given an observable random variable X over the probability space , determined by a parameter θ ∈ Θ, and a set A of possible actions, a (deterministic) decision rule is a function δ : → A.
Point estimationIn statistics, point estimation involves the use of sample data to calculate a single value (known as a point estimate since it identifies a point in some parameter space) which is to serve as a "best guess" or "best estimate" of an unknown population parameter (for example, the population mean). More formally, it is the application of a point estimator to the data to obtain a point estimate. Point estimation can be contrasted with interval estimation: such interval estimates are typically either confidence intervals, in the case of frequentist inference, or credible intervals, in the case of Bayesian inference.
Relative likelihoodIn 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 .
Théorie de la décisionLa théorie de la décision est une théorie de mathématiques appliquées ayant pour objet la prise de décision par une entité unique. (Les questions liées à la décision collective relèvent de la théorie du choix social.) La notion de décision intertemporelle découle de la prise en compte du facteur temps dans les problématiques reliant l'offre et la demande, les disponibilités et les contraintes. Ces problématiques sont celles qui découlent des combinaisons possibles entre les disponibilités et les décisions pouvant les impliquer.
Test du rapport de vraisemblanceEn 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 .
Generalized chi-squared distributionIn probability theory and statistics, the generalized chi-squared distribution (or generalized chi-square distribution) is the distribution of a quadratic form of a multinormal variable (normal vector), or a linear combination of different normal variables and squares of normal variables. Equivalently, it is also a linear sum of independent noncentral chi-square variables and a normal variable. There are several other such generalizations for which the same term is sometimes used; some of them are special cases of the family discussed here, for example the gamma distribution.
Dictionnairethumb|upright=1.2|Dictionnaire en latin constitué de plusieurs volumes, œuvre d'Egidio Forcellini (1771). Un dictionnaire est un ouvrage de référence contenant un ensemble de mots d’une langue ou d’un domaine d’activité généralement présentés par ordre alphabétique et fournissant pour chacun une définition, une explication ou une correspondance (synonyme, antonyme, cooccurrence, traduction, étymologie). Le présent article concerne les dictionnaires unilingues qui décrivent ou normalisent une langue.
Dictionnaire WebsterLe Dictionnaire Webster est le nom donné à un type de dictionnaire de langue anglaise aux États-Unis et faisant autorité concernant l'anglais américain. Le premier dictionnaire Webster est issu des travaux du lexicographe Noah Webster dont la première version, Compendious Dictionary of the English Language, date de 1806. Bien que les dictionnaires Merriam-Webster soient les descendants originaux des travaux de Noah Webster, plusieurs autres dictionnaires utilisent ce nom, qui depuis est devenu une marque utilisée comme nom.
Oxford English DictionaryL’Oxford English Dictionary (OED) est un dictionnaire de référence pour la langue anglaise. Il est publié par l'Oxford University Press et contient des mots venant du Royaume-Uni et des diverses régions du monde anglophone : Amérique du Nord, Afrique du Sud, Australie, Nouvelle-Zélande, Caraïbes. Il indique l'histoire, la prononciation et la définition des mots. Comme pour d'autres grands dictionnaires, le travail de rédaction s'est étalé sur plusieurs décennies. La première édition complète, comprenant vingt tomes, est publiée en 1928.
Alpha CentauriAlpha Centauri (α Centauri, abrégé en α Cen, selon la désignation de Bayer), en français Alpha du Centaure, est le système stellaire et planétaire le plus proche du système solaire. Il est situé à -lumière () du Soleil. Il s’agit d’un système à trois étoiles : α Centauri A (officiellement Rigil Kentaurus), α Centauri B (officiellement Toliman) et α Centauri C (officiellement Proxima Centauri) et au moins une planète.
Luhman 16Luhman 16, ou WISE 1049-5319 (désignation complète WISE J104915.57-531906), est un système binaire de deux naines brunes situé dans la constellation australe des Voiles à une distance d'environ 6,5 années-lumière du Soleil. Il s'agit des naines brunes les plus proches du Système solaire qui soient connues, ainsi que du système le plus proche identifié depuis la découverte de l'étoile de Barnard en 1916. Il s'agit également du système « stellaire » le plus proche d'Alpha Centauri, à de ce dernier, environ plus proche d'Alpha Centauri que le Système solaire.
Proxima CentauriAlpha Centauri C (en abrégé α Cen C, parfois ACC), ou en français Alpha du Centaure C, est le système planétaire le plus proche du système solaire au sein de la Voie lactée. Il se situe à du Soleil (et donc de la Terre) dans la constellation du Centaure. C'est une des trois composantes qui forment le système Alpha Centauri avec le couple central Alpha Centauri A et B. L'objet primaire du système est l'étoile centrale, nommée Proxima Centauri (latin pour « [l'étoile] du Centaure la plus proche »), en français Proxima du Centaure, ou encore simplement Proxima, car il s'agit de l'étoile la plus proche de la Terre après le Soleil.
Maximum a posterioriL'estimateur du maximum a posteriori (MAP), tout comme la méthode du maximum de vraisemblance, est une méthode pouvant être utilisée afin d'estimer un certain nombre de paramètres inconnus, comme les paramètres d'une densité de probabilité, reliés à un échantillon donné. Cette méthode est très liée au maximum de vraisemblance mais en diffère toutefois par la possibilité de prendre en compte un a priori non uniforme sur les paramètres à estimer.
