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Estimation de R: Méthode de vraisemblance maximale

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Description

Cette séance de cours couvre le concept d'estimation des paramètres dans les modèles statistiques à l'aide de la méthode de probabilité maximale. Il explique le processus de choix des estimateurs et les propriétés souhaitées dans un estimateur. La séance de cours introduit également la méthode des moments et le concept d'estimation ponctuelle, fournissant des exemples pour illustrer les concepts théoriques.

Source officielle

Proximité ontologique

Statistique

Inférence statistique: Statistique mathématique

Concepts associés (32)

Âge de la pierre

vignette|redresse=1.2|Biface de Saint-Acheul (Amiens), collection Félix Régnault, Muséum de Toulouse. L’Âge de la pierre, ou Âge de pierre, également écrit âge de la pierre, Âge de la Pierre, ou âge de la Pierre , est la période de la Préhistoire durant laquelle les humains ont fabriqué et utilisé des outils et des armes en pierre, avant l'usage prépondérant des métaux. Elle est de loin la plus longue de la Préhistoire, débutant il y a d'années pour s'achever entre 3000 et en Eurasie et en Afrique du Nord.

Glaciation

thumb|Représentation artistique de l'englacement lors du dernier maximum glaciaire (DMG) selon Ice age terrestrial carbon changes revisited de Thomas J. Crowley. Une glaciation (ou englaciation) est une période glaciaire ou ère glaciaire, c'est-à-dire à la fois une phase paléoclimatique froide et une période géologique de la Terre durant laquelle une partie importante des continents est englacée. L'histoire de la Terre est marquée par de nombreux épisodes glaciaires au cours de refroidissements climatiques.

Maximum de vraisemblance

En 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'estimation

En 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.

Point estimation

In 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.

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