Évaluation des risquesDans le domaine de la gestion des risques, l'évaluation des risques est l'ensemble des méthodes consistant à calculer la criticité (pertinence et gravité) des dangers. Elle vise outre à les quantifier, à qualifier les dangers (qui doivent donc préalablement avoir été identifiés). Elle se base sur . Dans ce domaine, on se restreint à l'étude du risque aryétique, c'est-à-dire en ne considérant que les événements à conséquences négatives.
RisqueLe risque est la possibilité de survenue d'un événement indésirable, la probabilité d’occurrence d'un péril probable ou d'un aléa. Le risque est une notion complexe, de définitions multiples car d'usage multidisciplinaire. Néanmoins, il est un concept très usité depuis le , par exemple sous la forme de l'expression , notamment pour qualifier, dans le sens commun, un événement, un inconvénient qu'il est raisonnable de prévenir ou de redouter l'éventualité.
Gestion des risquesLa gestion des risques, ou l'anglicisme, management du risque (de l'risk management), est la discipline visant à identifier, évaluer et hiérarchiser les risques liés aux activités d'une organisation, quelles que soient la nature ou l'origine de ces risques, puis à les traiter méthodiquement, de manière coordonnée et économique, afin de réduire et contrôler la probabilité des événements redoutés, et leur impact éventuel.
Consistent estimatorIn statistics, a consistent estimator or asymptotically consistent estimator is an estimator—a rule for computing estimates of a parameter θ0—having the property that as the number of data points used increases indefinitely, the resulting sequence of estimates converges in probability to θ0. This means that the distributions of the estimates become more and more concentrated near the true value of the parameter being estimated, so that the probability of the estimator being arbitrarily close to θ0 converges to one.
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.
Probabilistic risk assessmentProbabilistic risk assessment (PRA) is a systematic and comprehensive methodology to evaluate risks associated with a complex engineered technological entity (such as an airliner or a nuclear power plant) or the effects of stressors on the environment (probabilistic environmental risk assessment, or PERA). Risk in a PRA is defined as a feasible detrimental outcome of an activity or action. In a PRA, risk is characterized by two quantities: the magnitude (severity) of the possible adverse consequence(s), and the likelihood (probability) of occurrence of each consequence.
Bayes estimatorIn estimation theory and decision theory, a Bayes estimator or a Bayes action is an estimator or decision rule that minimizes the posterior expected value of a loss function (i.e., the posterior expected loss). Equivalently, it maximizes the posterior expectation of a utility function. An alternative way of formulating an estimator within Bayesian statistics is maximum a posteriori estimation. Suppose an unknown parameter is known to have a prior distribution .
Risk matrixA risk matrix is a matrix that is used during risk assessment to define the level of risk by considering the category of probability or likelihood against the category of consequence severity. This is a simple mechanism to increase visibility of risks and assist management decision making. Risk is the lack of certainty about the outcome of making a particular choice. Statistically, the level of downside risk can be calculated as the product of the probability that harm occurs (e.g.
Heteroskedasticity-consistent standard errorsThe topic of heteroskedasticity-consistent (HC) standard errors arises in statistics and econometrics in the context of linear regression and time series analysis. These are also known as heteroskedasticity-robust standard errors (or simply robust standard errors), Eicker–Huber–White standard errors (also Huber–White standard errors or White standard errors), to recognize the contributions of Friedhelm Eicker, Peter J. Huber, and Halbert White.
Cost estimation in software engineeringCost estimation in software engineering is typically concerned with the financial spend on the effort to develop and test the software, this can also include requirements review, maintenance, training, managing and buying extra equipment, servers and software. Many methods have been developed for estimating software costs for a given project.
Formule d'EulerLa formule d'Euler est une égalité mathématique, attribuée au mathématicien suisse Leonhard Euler. Elle s'écrit, pour tout nombre réel x, et se généralise aux x complexes. Ici, le nombre e est la base des logarithmes naturels, i est l'unité imaginaire, sin et cos sont des fonctions trigonométriques. Cette formule peut être interprétée en disant que la fonction x ↦ e, appelée fonction cis, décrit le cercle unité dans le plan complexe lorsque x varie dans l'ensemble des nombres réels.
Logarithmevignette|Tracés des fonctions logarithmes en base 2, e et 10. En mathématiques, le logarithme (de logos : rapport et arithmos : nombre) de base d'un nombre réel strictement positif est la puissance à laquelle il faut élever la base pour obtenir ce nombre. Dans le cas le plus simple, le logarithme compte le nombre d'occurrences du même facteur dans une multiplication répétée : comme 1000 = 10×10×10 = 10, le logarithme en base 10 de 1000 est 3. Le logarithme de en base est noté : . John Napier a développé les logarithmes au début du .
Failure mode and effects analysisFailure mode and effects analysis (FMEA; often written with "failure modes" in plural) is the process of reviewing as many components, assemblies, and subsystems as possible to identify potential failure modes in a system and their causes and effects. For each component, the failure modes and their resulting effects on the rest of the system are recorded in a specific FMEA worksheet. There are numerous variations of such worksheets.
HétéroscédasticitéEn statistique, l'on parle d'hétéroscédasticité lorsque les variances des résidus des variables examinées sont différentes. Le mot provient du grec, composé du préfixe hétéro- (« autre »), et de skedasê (« dissipation»). Une collection de variables aléatoires est hétéroscédastique s'il y a des sous-populations qui ont des variabilités différentes des autres. La notion d'hétéroscédasticité s'oppose à celle d'homoscédasticité. Dans le second cas, la variance de l'erreur des variables est constante i.e. .
Risque de marchéLe risque de marché est le risque de perte qui peut résulter des fluctuations des prix des instruments financiers qui composent un portefeuille. Le risque peut porter sur le cours des actions, les taux d'intérêt, les taux de change, les cours de matières premières, etc. Par extension, c'est le risque des activités économiques directement ou indirectement liées à un tel marché (par exemple, un exportateur est soumis aux taux de change, un constructeur automobile au prix de l'acier...).
Business risksThe term business risks refers to the possibility of a commercial business making inadequate profits (or even losses) due to uncertainties - for example: changes in tastes, changing preferences of consumers, strikes, increased competition, changes in government policy, obsolescence etc. Every business organization faces various risk elements while doing business. Business risk implies uncertainty in profits or danger of loss and the events that could pose a risk due to some unforeseen events in future, which causes business to fail.
Santé et sécurité au travailSanté et sécurité au travail désigne diverses disciplines visant à supprimer ou à limiter certains effets nuisibles du travail sur l'être humain (santé physique ou mentale centré sur la santé au travail). Ces notions, apparues relativement récemment dans le champ du droit du travail — au avec le développement industriel autour duquel s'est progressivement construit le droit du travail —, ont été mises en œuvre avec des premières mesures de protection au bénéfice des travailleurs les plus vulnérables : les femmes et les enfants.
Variance (mathématiques)vignette|Exemple d'échantillons pour deux populations ayant la même moyenne mais des variances différentes. La population en rouge a une moyenne de 100 et une variance de 100 (écart-type = SD = standard deviation = 10). La population en bleu a une moyenne de 100 et une variance de (écart-type = SD = 50). En statistique et en théorie des probabilités, la variance est une mesure de la dispersion des valeurs d'un échantillon ou d'une variable aléatoire.
Point estimationIn 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.
Identités logarithmiquesCet article dresse une liste d'identités utiles lorsqu'on travaille avec les logarithmes. Ces identités sont toutes valables à condition que les réels utilisés (, , et ) soient strictement positifs. En outre, les bases des logarithmes doivent être différentes de 1. Pour toute base , on a : Par définition des logarithmes, on a : Ces trois identités permettent d'utiliser des tables de logarithme et des règles à calcul ; connaissant le logarithme de deux nombres, il est possible de les multiplier et diviser rapidement, ou aussi bien calculer des puissances ou des racines de ceux-ci.
