Odds ratioL’odds ratio (OR), également appelé rapport des chances, rapport des cotes ou risque relatif rapproché, est une mesure statistique, souvent utilisée en épidémiologie, exprimant le degré de dépendance entre des variables aléatoires qualitatives. Il est utilisé en inférence bayésienne et en régression logistique, et permet de mesurer l'effet d'un facteur. Lodds ratio se définit comme le rapport de la cote d'un événement arrivant à un groupe A d'individus, par exemple une maladie, avec celle du même événement arrivant à un groupe B d'individus.
Loi de GumbelEn théorie des probabilités, la loi de Gumbel (ou distribution de Gumbel), du nom d'Émil Julius Gumbel, est une loi de probabilité continue. La loi de Gumbel est un cas particulier de la loi d'extremum généralisée au même titre que la loi de Weibull ou la loi de Fréchet. La loi de Gumbel est une approximation satisfaisante de la loi du maximum d'un échantillon de variables aléatoires indépendantes toutes de même loi, dès que cette loi appartient, précisément, au domaine d'attraction de la loi de Gumbel.
Moindres carrés non linéairesLes moindres carrés non linéaires est une forme des moindres carrés adaptée pour l'estimation d'un modèle non linéaire en n paramètres à partir de m observations (m > n). Une façon d'estimer ce genre de problème est de considérer des itérations successives se basant sur une version linéarisée du modèle initial. Méthode des moindres carrés Considérons un jeu de m couples d'observations, (x, y), (x, y),...,(x, y), et une fonction de régression du type y = f (x, β).
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.
Romevignette|Vue nocturne sur le pont Saint-Ange et la basilique Saint-Pierre. vignette|Rome vue de la colline du Janicule. vignette|Rome vue de Saint-Pierre. Rome ( ; Roma ) est la capitale de l'Italie. Située au centre-ouest de la péninsule italienne, près de la mer Tyrrhénienne, elle est également la capitale de la région du Latium. En 2019, elle compte établis sur , ce qui fait d'elle la commune la plus peuplée d'Italie et la troisième plus étendue d'Europe après Moscou et Londres. Son aire urbaine recense en 2016.
Régression non paramétriqueLa régression non paramétrique est une forme d'analyse de la régression dans lequel le prédicteur, ou fonction d'estimation, ne prend pas de forme prédéterminée, mais est construit selon les informations provenant des données. La régression non paramétrique exige des tailles d'échantillons plus importantes que celles de la régression basée sur des modèles paramétriques parce que les données doivent fournir la structure du modèle ainsi que les estimations du modèle. On dispose de données numériques que l'on suppose corrélées.
Multilevel modelMultilevel models (also known as hierarchical linear models, linear mixed-effect model, mixed models, nested data models, random coefficient, random-effects models, random parameter models, or split-plot designs) are statistical models of parameters that vary at more than one level. An example could be a model of student performance that contains measures for individual students as well as measures for classrooms within which the students are grouped.
Ajustement de loi de probabilitéLajustement de la loi de probabilité ou simplement lajustement de la loi est l'ajustement d'une loi de probabilité à une série de données concernant la mesure répétée d'un phénomène aléatoire. L'ajustement de la loi a pour but de prédire la probabilité ou de prévoir la fréquence d'occurrence de l'ampleur du phénomène dans un certain intervalle. Il existe de nombreuses lois de probabilité, dont certaines peuvent être ajustées plus étroitement à la fréquence observée des données que d'autres, selon les caractéristiques du phénomène et de la loi.
Histoire de RomeL'histoire de la ville de Rome est ancienne et complexe. Le présent article traite principalement des origines de la ville, du développement de la République romaine, de la naissance et du déclin de l'Empire romain. Stratégiquement bien placée, Rome n'est pas née de rien. L'apparition de la ville de Rome est le résultat de la lente agrégation de peuples cousins, voisins, tantôt ennemis, tantôt alliés commerciaux. Globalement, la civilisation étrusque occupait le territoire à une époque dont on date les plus anciennes traces italiques.
Maximum spacing estimationIn statistics, maximum spacing estimation (MSE or MSP), or maximum product of spacing estimation (MPS), is a method for estimating the parameters of a univariate statistical model. The method requires maximization of the geometric mean of spacings in the data, which are the differences between the values of the cumulative distribution function at neighbouring data points.
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 de WeibullEn théorie des probabilités, la loi de Weibull, nommée d'après Waloddi Weibull en 1951, est une loi de probabilité continue. La loi de Weibull est un cas spécial de loi d'extremum généralisée au même titre que la loi de Gumbel ou la loi de Fréchet. Avec deux paramètres (pour x > 0), la densité de probabilité est : où k > 0 est le paramètre de forme et λ > 0 le paramètre d'échelle de la distribution.
