Loi de PoissonEn théorie des probabilités et en statistiques, la loi de Poisson est une loi de probabilité discrète qui décrit le comportement du nombre d'événements se produisant dans un intervalle de temps fixé, si ces événements se produisent avec une fréquence moyenne ou espérance connue, et indépendamment du temps écoulé depuis l'événement précédent. gauche|vignette|Chewing gums sur un trottoir. Le nombre de chewing gums sur un pavé est approximativement distribué selon une loi de Poisson.
Infection nosocomialeUne est une infection contractée dans un établissement de santé. Le terme « nosocomial » vient du grec ancien nosos (maladie) et de komein (soigner), qui forment le mot nosokomia, . Une infection est dite « nosocomiale » ou « hospitalière », si elle est absente lors de l'admission du patient à l'hôpital et qu'elle se développe au moins après l'admission ou un délai supérieur à la période d'incubation. Ce délai permet de distinguer une infection d'acquisition communautaire d'une infection nosocomiale.
Échantillonnage de GibbsL' est une méthode MCMC. Étant donné une distribution de probabilité sur un univers , cet algorithme définit une chaîne de Markov dont la distribution stationnaire est . Il permet ainsi de tirer aléatoirement un élément de selon la loi (on parle d'échantillonnage). Comme pour toutes les méthodes de Monte-Carlo à chaîne de Markov, on se place dans un espace vectoriel Ɛ de dimension finie n ; on veut générer aléatoirement N vecteurs x(i) suivant une distribution de probabilité π ; pour simplifier le problème, on détermine une distribution qx(i) permettant de générer aléatoirement x(i + 1) à partir de x(i).
Infection urinaireUne infection urinaire (ou infection des voies urinaires ou IVU) est définie par la colonisation des urines par des bactéries, ce qui se traduit le plus souvent par des signes infectieux urinaires. Elles sont très fréquentes, en particulier chez les nourrissons et les jeunes enfants, les femmes enceintes. Il existe deux tableaux principaux d'infection urinaire : la cystite (infection de la vessie) et la pyélonéphrite aiguë (infection du rein, PNA). Elles se traitent très bien par antibiotiques.
Étude longitudinaleUne étude longitudinale est une étude résultant du suivi d'une population ou d'un phénomène dans le temps en fonction d'un événement de départ. L’objectif de la recherche longitudinale est de cartographier un développement sur une période spécifique. Une comparaison peut être faite entre la mesure de début et celle de fin (et des mesures intermédiaires) d’un phénomène particulier. Ainsi, l'étude longitudinale s'oppose conceptuellement à l'étude transversale qui s'intéresse à un phénomène à instant t.
Skin infectionA skin infection is an infection of the skin in humans and other animals, that can also affect the associated soft tissues such as loose connective tissue and mucous membranes. They comprise a category of infections termed skin and skin structure infections (SSSIs), or skin and soft tissue infections (SSTIs), and acute bacterial SSSIs (ABSSSIs). They are distinguished from dermatitis (inflammation of the skin), although skin infections can result in skin inflammation.
Maladie transmissiblevignette|Des infections réussies en laboratoire par le SRAS-CoV-2 ont été signalées chez les mammifères suivants : chiens domestiques, chats domestiques, furets, lapins, chiens viverrins, hamsters, souris, musaraignes arboricoles, bovins et plusieurs espèces de primates non humains Une maladie transmissible est une maladie qui peut passer d'une personne infectée à une autre personne auparavant non infectée. Toux ou éternuements Contact physique direct (y compris les contacts sexuels) Contacts indirects (surface infectée, etc.
Compound probability distributionIn probability and statistics, a compound probability distribution (also known as a mixture distribution or contagious distribution) is the probability distribution that results from assuming that a random variable is distributed according to some parametrized distribution, with (some of) the parameters of that distribution themselves being random variables. If the parameter is a scale parameter, the resulting mixture is also called a scale mixture.
Eradication of infectious diseasesThe eradication of infectious diseases is the reduction of an infectious disease's prevalence in the global host population to zero. Two infectious diseases have successfully been eradicated: smallpox in humans, and rinderpest in ruminants. There are four ongoing programs, targeting the human diseases poliomyelitis (polio), yaws, dracunculiasis (Guinea worm), and malaria. Five more infectious diseases have been identified as potentially eradicable with current technology by the Carter Center International Task Force for Disease Eradication—measles, mumps, rubella, lymphatic filariasis (elephantiasis) and cysticercosis (pork tapeworm).
Quasi-likelihoodIn statistics, quasi-likelihood methods are used to estimate parameters in a statistical model when exact likelihood methods, for example maximum likelihood estimation, are computationally infeasible. Due to the wrong likelihood being used, quasi-likelihood estimators lose asymptotic efficiency compared to, e.g., maximum likelihood estimators. Under broadly applicable conditions, quasi-likelihood estimators are consistent and asymptotically normal. The asymptotic covariance matrix can be obtained using the so-called sandwich estimator.
Génétique des populationsLa génétique des populations (GDP) est l'étude de la distribution et des changements de la fréquence des versions d'un gène (allèles) dans les populations d'êtres vivants, sous l'influence des « pressions évolutives » (sélection naturelle, dérive génétique, recombinaison, mutation, et migration). Les changements de fréquence des allèles sont un aspect majeur de l'évolution, la fixation de certains allèles conduit à une modification génétique de la population, et l'accumulation de tels changements dans différentes populations peut conduire au processus de spéciation.
Dirichlet-multinomial distributionIn probability theory and statistics, the Dirichlet-multinomial distribution is a family of discrete multivariate probability distributions on a finite support of non-negative integers. It is also called the Dirichlet compound multinomial distribution (DCM) or multivariate Pólya distribution (after George Pólya). It is a compound probability distribution, where a probability vector p is drawn from a Dirichlet distribution with parameter vector , and an observation drawn from a multinomial distribution with probability vector p and number of trials n.
