Réseaux sociaux et d'information : processus

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Description

Cette séance de cours couvre les mesures de calcul sur de grands réseaux, l'échantillonnage, les marches aléatoires sur les graphiques, la manipulation des biais de degré et de localité, la conductance liée, les épidémies, les estimateurs impartiaux des marches aléatoires, l'analyse transitoire, le temps de mélange et les modèles épidémiques dans les réseaux sociaux et d'information.

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Séances de cours associées (5)

Concepts associés (57)

En statistique, lefficacité est une mesure de la qualité d'un estimateur, d'une expérimentation ou d'un test statistique. Elle permet d'évaluer le nombre d'observations nécessaires pour atteindre un seuil : plus un estimateur est efficace, plus l'échantillon d'observations nécessaire pour atteindre un objectif de précision sera petit. Lefficacité relative de deux procédures est le rapport de leurs efficacités, bien que le concept soit plus utilisé pour le rapport de l'efficacité d'une procédure donnée et d'une procédure théorique optimale.

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.

Une épidémie désigne l'augmentation rapide d'une maladie en un lieu donné sur un moment donné. Selon son étymologie grecque (Demos signifiant peuple), ce mot s'applique initialement aux maladies touchant les humains ; si la maladie s'étend rapidement à une part importante de la planète, on parle alors de pandémie. Bien qu'il soit inapproprié, le mot est souvent utilisé dans le langage courant pour parler des maladies touchant des groupes d'animaux (zoonoses).

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.

In 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.