Inférence statistiquevignette|Illustration des 4 principales étapes de l'inférence statistique L'inférence statistique est l'ensemble des techniques permettant d'induire les caractéristiques d'un groupe général (la population) à partir de celles d'un groupe particulier (l'échantillon), en fournissant une mesure de la certitude de la prédiction : la probabilité d'erreur. Strictement, l'inférence s'applique à l'ensemble des membres (pris comme un tout) de la population représentée par l'échantillon, et non pas à tel ou tel membre particulier de cette population.
Validity (statistics)Validity is the main extent to which a concept, conclusion or measurement is well-founded and likely corresponds accurately to the real world. The word "valid" is derived from the Latin validus, meaning strong. The validity of a measurement tool (for example, a test in education) is the degree to which the tool measures what it claims to measure. Validity is based on the strength of a collection of different types of evidence (e.g. face validity, construct validity, etc.) described in greater detail below.
Inférence bayésiennevignette|Illustration comparant les approches fréquentiste et bayésienne (Christophe Michel, 2018). L’inférence bayésienne est une méthode d'inférence statistique par laquelle on calcule les probabilités de diverses causes hypothétiques à partir de l'observation d'événements connus. Elle s'appuie principalement sur le théorème de Bayes. Le raisonnement bayésien construit, à partir d'observations, une probabilité de la cause d'un type d'événements.
Criterion validityIn psychometrics, criterion validity, or criterion-related validity, is the extent to which an operationalization of a construct, such as a test, relates to, or predicts, a theoretical representation of the construct—the criterion. Criterion validity is often divided into concurrent and predictive validity based on the timing of measurement for the "predictor" and outcome. Concurrent validity refers to a comparison between the measure in question and an outcome assessed at the same time.
Concurrent validityConcurrent validity is a type of evidence that can be gathered to defend the use of a test for predicting other outcomes. It is a parameter used in sociology, psychology, and other psychometric or behavioral sciences. Concurrent validity is demonstrated when a test correlates well with a measure that has previously been validated. The two measures may be for the same construct, but more often used for different, but presumably related, constructs. The two measures in the study are taken at the same time.
BirmanieLa Birmanie ou le Myanmar (en birman courant ဗမာ = Bama, en birman formel မြန်မာ = Myanmâ ), en forme longue : république de l'union de Birmanie ou république de l’union du Myanmar (en birman Pyidaungzu Thammada Myanma Naingngandaw), est un pays d'Asie du Sud-Est continentale ayant une frontière commune avec la Chine au nord-nord-est, le Laos à l'est, la Thaïlande au sud-sud-est, le Bangladesh à l'ouest et l'Inde au nord-nord-ouest.
Content validityIn psychometrics, content validity (also known as logical validity) refers to the extent to which a measure represents all facets of a given construct. For example, a depression scale may lack content validity if it only assesses the affective dimension of depression but fails to take into account the behavioral dimension. An element of subjectivity exists in relation to determining content validity, which requires a degree of agreement about what a particular personality trait such as extraversion represents.
Construct validityConstruct validity concerns how well a set of indicators represent or reflect a concept that is not directly measurable. Construct validation is the accumulation of evidence to support the interpretation of what a measure reflects. Modern validity theory defines construct validity as the overarching concern of validity research, subsuming all other types of validity evidence such as content validity and criterion validity.
Variance functionIn statistics, the variance function is a smooth function which depicts the variance of a random quantity as a function of its mean. The variance function is a measure of heteroscedasticity and plays a large role in many settings of statistical modelling. It is a main ingredient in the generalized linear model framework and a tool used in non-parametric regression, semiparametric regression and functional data analysis. In parametric modeling, variance functions take on a parametric form and explicitly describe the relationship between the variance and the mean of a random quantity.
Histoire de la BirmanieLhistoire de la Birmanie (ou union du Myanmar) est très complexe. Elle se déroule à l'intérieur des frontières actuelles du pays, mais implique aussi les peuples des états voisins, sur les territoires actuels de la république populaire de Chine, de l'Inde et du Bangladesh, du Laos et de la Thaïlande, et plus tard les puissances coloniales : Portugal, France et surtout Royaume-Uni. Elle est marquée par les luttes de l'ethnie birmane pour imposer son hégémonie aux autres ethnies, particulièrement shans dans le nord, et môns dans le sud.
Loi normaleEn théorie des probabilités et en statistique, les lois normales sont parmi les lois de probabilité les plus utilisées pour modéliser des phénomènes naturels issus de plusieurs événements aléatoires. Elles sont en lien avec de nombreux objets mathématiques dont le mouvement brownien, le bruit blanc gaussien ou d'autres lois de probabilité. Elles sont également appelées lois gaussiennes, lois de Gauss ou lois de Laplace-Gauss des noms de Laplace (1749-1827) et Gauss (1777-1855), deux mathématiciens, astronomes et physiciens qui l'ont étudiée.
Loi binomiale négativeEn probabilité et en statistiques, une loi binomiale négative est la distribution de probabilité discrète du nombre d'échecs dans une série d'épreuves de Bernoulli indépendantes et identiquement distribuées jusqu'à avoir un nombre fixe n de succès. Par exemple, c'est la distribution de probabilité du nombre de piles obtenus dans une série de pile ou face jusqu'à avoir vu n faces. Plus précisément, elle décrit la situation suivante : une expérience consiste en une série de tirages indépendants, donnant un succès avec probabilité p (constante durant toute l'expérience) et un échec avec une probabilité complémentaire 1-p.
