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.
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.
Génération Zvignette|Jeunes manifestants en faveur d'une loi sur le climat, Paris, 9 mai 2021 La génération Z est la génération des personnes nées entre et (bien que les délimitations varient selon les définitions). Elle succède à la génération Y et précède la génération Alpha. Elle est définie comme une génération née alors que les communications numériques étaient déjà bien installées dans la société.
Génération (sciences sociales)vignette|redresse|Rupture entre les générations (Oran, Algérie, 2015). La génération est un concept en sciences sociales utilisé en démographie pour désigner une sous-population dont les membres, ayant à peu près le même âge ou ayant vécu à la même époque historique, partagent un certain nombre de pratiques et de représentations du fait de ce même âge ou de cette même appartenance à une époque.
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.
Estimating equationsIn statistics, the method of estimating equations is a way of specifying how the parameters of a statistical model should be estimated. This can be thought of as a generalisation of many classical methods—the method of moments, least squares, and maximum likelihood—as well as some recent methods like M-estimators. The basis of the method is to have, or to find, a set of simultaneous equations involving both the sample data and the unknown model parameters which are to be solved in order to define the estimates of the parameters.
Génération grandioseLa génération grandiose est une appellation désignant les personnes nées aux États-Unis entre 1905 et 1925. Cette expression a été forgée par le journaliste Tom Brokaw pour décrire la génération ayant grandi durant la Grande Dépression aux États-Unis, puis qui a combattu durant la Seconde Guerre mondiale, ainsi que ceux qui ont fourni une contribution matérielle décisive à l'effort de guerre par leur productivité. Tom Brokaw, The Greatest Generation, New York, Random House, 1998, 464 p..
Modélisation d'entrepriseEnterprise modelling is the abstract representation, description and definition of the structure, processes, information and resources of an identifiable business, government body, or other large organization. It deals with the process of understanding an organization and improving its performance through creation and analysis of enterprise models. This includes the modelling of the relevant business domain (usually relatively stable), business processes (usually more volatile), and uses of information technology within the business domain and its processes.
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.
Génération silencieuseLe terme génération silencieuse est apparu le en couverture du Time et se réfère aux personnes nées entre le milieu des années 1920 et le début/milieu des années 1940 environ. Cette génération est née entre la Grande Dépression et la Seconde Guerre mondiale. Elle inclut les gens qui ont combattu pendant la Seconde Guerre mondiale et/ou durant la guerre de Corée (pour les États-Unis surtout). Elle est réputée pour avoir travaillé dur et ne pas avoir été revendicative, d'où son nom.
Paramètre d'échellevignette|Animation de la fonction de densité d'une loi normale (forme de cloche). L'écart-type est un paramètre d'échelle. En l'augmentant, on étale la distribution. En le diminuant, on la concentre. En théorie des probabilités et en statistiques, un paramètre d'échelle est un paramètre qui régit l'aplatissement d'une famille paramétrique de lois de probabilités. Il s'agit principalement d'un facteur multiplicatif. Si une famille de densités de probabilité, dépendant du paramètre θ est de la forme où f est une densité, alors θ est bien un paramètre d'échelle.
Estimateur (statistique)En statistique, un estimateur est une fonction permettant d'estimer un moment d'une loi de probabilité (comme son espérance ou sa variance). Il peut par exemple servir à estimer certaines caractéristiques d'une population totale à partir de données obtenues sur un échantillon comme lors d'un sondage. La définition et l'utilisation de tels estimateurs constitue la statistique inférentielle. La qualité des estimateurs s'exprime par leur convergence, leur biais, leur efficacité et leur robustesse.
Génération XLa génération X désigne, selon la classification de William Strauss et Neil Howe, le groupe des Occidentaux nés entre 1965 et 1976. D'autres spécialistes la définissent par la période 1961-1981 ou 1962-1971 (compromis entre les définitions d'Olazabal, 2009 ; Hamel, 2003 et 2009 ; Allain, 2008 ; Foot, 1999 et Coupland, 1991). Cette génération est intercalée entre celle des Babyboomeurs et la génération Y. L'expression « génération X » a d’abord été utilisée en démographie, puis en sociologie et en marketing.
Génération AlphaLa génération Alpha est la cohorte démographique qui succède à la génération Z. Les chercheurs et les médias utilisent la fin (31 décembre) des années 2000 comme année de naissance initiale et le début des années 2020 comme année de naissance finale. Nommée d'après la première lettre de l'alphabet grec, la génération Alpha est la première à être née entièrement au XXIe siècle. La plupart des membres de la génération Alpha sont les enfants des milléniaux.
Cadre d'architectureUn cadre d'architecture est une spécification sur la façon d'organiser et de présenter une architecture de systèmes ou l'architecture informatique d'un organisme. Étant donné que les disciplines de l'architecture de systèmes et de l'architecture informatique sont très larges, et que la taille de ces systèmes peut être très grande, il peut en résulter des modèles très complexes. Afin de gérer cette complexité, il est avantageux de définir un cadre d'architecture par un ensemble standard de catégories de modèles (appelés “vues”) qui ont chacun un objectif spécifique.
M-estimateurvignette|M-estimateur En statistique, les M-estimateurs constituent une large classe de statistiques obtenues par la minimisation d'une fonction dépendant des données et des paramètres du modèle. Le processus du calcul d'un M-estimateur est appelé M-estimation. De nombreuses méthodes d'estimation statistiques peuvent être considérées comme des M-estimateurs. Dépendant de la fonction à minimiser lors de la M-estimation, les M-estimateurs peuvent permettre d'obtenir des estimateurs plus robustes que les méthodes plus classiques, comme la méthode des moindres carrés.
Biais (statistique)En statistique ou en épidémiologie, un biais est une démarche ou un procédé qui engendre des erreurs dans les résultats d'une étude. Formellement, le biais de l'estimateur d'un paramètre est la différence entre la valeur de l'espérance de cet estimateur (qui est une variable aléatoire) et la valeur qu'il est censé estimer (définie et fixe). biais effet-centre biais de vérification (work-up biais) biais d'autosélection, estimé à 27 % des travaux d'écologie entre 1960 et 1984 par le professeur de biologie américain Stuart H.
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.
Ordonnancement dans les systèmes d'exploitationDans les systèmes d'exploitation, l’ordonnanceur est le composant du noyau du système d'exploitation choisissant l'ordre d'exécution des processus sur les processeurs d'un ordinateur. En anglais, l'ordonnanceur est appelé scheduler. Un processus a besoin de la ressource processeur pour exécuter des calculs; il l'abandonne quand se produit une interruption, etc. De nombreux anciens processeurs ne peuvent effectuer qu'un traitement à la fois.
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.
