Loi de Laplace (probabilités)En théorie des probabilités et en statistiques, la loi (distribution) de Laplace est une densité de probabilité continue, portant le nom de Pierre-Simon de Laplace. On la connaît aussi sous le nom de loi double exponentielle, car sa densité peut être vue comme l'association des densités de deux lois exponentielles, accolées dos à dos. La loi de Laplace s'obtient aussi comme résultat de la différence de deux variables exponentielles indépendantes.
Medical statisticsMedical statistics deals with applications of statistics to medicine and the health sciences, including epidemiology, public health, forensic medicine, and clinical research. Medical statistics has been a recognized branch of statistics in the United Kingdom for more than 40 years but the term has not come into general use in North America, where the wider term 'biostatistics' is more commonly used. However, "biostatistics" more commonly connotes all applications of statistics to biology.
Théorème de Fisher-Tippett-Gnedenkovignette|Ronald Fisher, Leonard Tippett et Boris Gnedenko sont les mathématiciens qui ont formulé conjointement le théorème de Fisher-Tippett-Gnedenko, également connu sous le nom de théorème de la limite centrale extrême. Ce théorème est largement utilisé en statistiques pour modéliser les distributions de probabilité des valeurs extrêmes dans des séries temporelles, des processus stochastiques et d'autres phénomènes naturels. Leur travail a été reconnu comme l'une des contributions les plus importantes à la théorie des probabilités du XXe siècle.
Hazard ratioIn survival analysis, the hazard ratio (HR) is the ratio of the hazard rates corresponding to the conditions characterised by two distinct levels of a treatment variable of interest. For example, in a clinical study of a drug, the treated population may die at twice the rate per unit time of the control population. The hazard ratio would be 2, indicating higher hazard of death from the treatment. A scientific paper might utilise a Hazard Ratio (HR) to state something as follows.
Q-Weibull distributionIn statistics, the q-Weibull distribution is a probability distribution that generalizes the Weibull distribution and the Lomax distribution (Pareto Type II). It is one example of a Tsallis distribution. The probability density function of a q-Weibull random variable is: where q < 2, > 0 are shape parameters and λ > 0 is the scale parameter of the distribution and is the q-exponential The cumulative distribution function of a q-Weibull random variable is: where The mean of the q-Weibull distribution is where is the Beta function and is the Gamma function.
Régression de CoxLa régression de Cox (modèle à risque proportionnel) est une classe de modèles de survie en statistique. Les modèles de survie étudient le temps écoulé avant qu'un événement ne survienne. Historiquement, dans le modèle de Cox, cet événement est le décès de l'individu, c'est pourquoi on parle généralement de survie et de décès. Au cours des années, l'utilisation du modèle s'est étendue à d'autres situations, l'événement peut donc être de quelconque nature : il peut s'agir de la récidive d'une maladie, ou à l'inverse d'une guérison.
Temps moyen entre pannesvignette|Représentation de l'état d'un système alternant entre panne et bon fonctionnement. Un écart entre deux pannes est représenté en bleu. Le temps moyen entre pannes ou durée moyenne entre pannes, souvent désigné par son sigle anglais MTBF (mean time between failures), est une des valeurs qui indiquent la fiabilité d'un composant, d'un produit ou d'un système. C'est la moyenne arithmétique du temps de fonctionnement entre les pannes d'un système réparable.
Loi exponentielleUne loi exponentielle modélise la durée de vie d'un phénomène sans mémoire, ou sans vieillissement, ou sans usure : la probabilité que le phénomène dure au moins s + t heures (ou n'importe quelle autre unité de temps) sachant qu'il a déjà duré t heures sera la même que la probabilité de durer s heures à partir de sa mise en fonction initiale. En d'autres termes, le fait que le phénomène ait duré pendant t heures ne change rien à son espérance de vie à partir du temps t.
Paramètre de formevignette|La loi Gamma est régie par deux paramètres de formes : k et θ. Un changement d'un de ces paramètres ne change pas seulement la position ou l'échelle de la distribution, mais également sa forme. Dans la théorie des probabilités et en statistiques, un paramètre de forme est un type de paramètre régissant une famille paramétrique de lois de probabilité. Un paramètre de forme est un paramètre d'une loi de probabilité qui n'est pas un paramètre affine, donc ni un paramètre de position ni un paramètre d'échelle.
Survival functionThe survival function is a function that gives the probability that a patient, device, or other object of interest will survive past a certain time. The survival function is also known as the survivor function or reliability function. The term reliability function is common in engineering while the term survival function is used in a broader range of applications, including human mortality. The survival function is the complementary cumulative distribution function of the lifetime.
