Polynômethumb|Courbe représentative d'une fonction cubique. En mathématiques, un polynôme est une expression formée uniquement de produits et de sommes de constantes et d'indéterminées, habituellement notées X, Y, Z... Ces objets sont largement utilisés en pratique, ne serait-ce que parce qu'ils donnent localement une valeur approchée de toute fonction dérivable (voir l'article Développement limité) et permettent de représenter des formes lisses (voir l'article Courbe de Bézier, décrivant un cas particulier de fonction polynomiale).
Test FEn statistique, un test F est un terme générique désignant tout test statistique dans lequel la statistique de test suit la loi de Fisher sous l'hypothèse nulle. Ce type de tests est souvent utilisé lors de la comparaison de modèles statistiques qui ont été ajustés sur un ensemble de données, afin d'identifier le modèle qui correspond le mieux à la population à partir de laquelle les données ont été échantillonnées. Les tests F dits "exacts" sont ceux pour lesquels les modèles ont été ajustés aux données par la méthode des moindres carrés.
Test du multiplicateur de LagrangeLe test du multiplicateur de Lagrange (LM) ou test de score ou test de Rao est un principe général pour tester des hypothèses sur les paramètres dans un cadre de vraisemblance. L'hypothèse sous le test est exprimée comme une ou plusieurs contraintes sur les valeurs des paramètres. La statistique du test LM ne nécessite une maximisation que dans cet espace contraint des paramètres (en particulier si l'hypothèse à tester est de la forme alors ).
Quadratic classifierIn statistics, a quadratic classifier is a statistical classifier that uses a quadratic decision surface to separate measurements of two or more classes of objects or events. It is a more general version of the linear classifier. Statistical classification considers a set of vectors of observations x of an object or event, each of which has a known type y. This set is referred to as the training set. The problem is then to determine, for a given new observation vector, what the best class should be.
Théorie de l'apprentissage statistiqueLa théorie de l'apprentissage statistique est un système d'apprentissage automatique à partir des domaines de la statistique et de l'analyse fonctionnelle. La théorie de l'apprentissage statistique traite du problème de la recherche d'une fonction prédictive basée sur des données. La théorie de l'apprentissage statistique a conduit à des applications dans des domaines tels que la vision par ordinateur, la reconnaissance de la parole, la bioinformatique. Les objectifs de l'apprentissage sont la prédiction et la compréhension.
Informant (statistics)In statistics, the informant (or score) is the gradient of the log-likelihood function with respect to the parameter vector. Evaluated at a particular point of the parameter vector, the score indicates the steepness of the log-likelihood function and thereby the sensitivity to infinitesimal changes to the parameter values. If the log-likelihood function is continuous over the parameter space, the score will vanish at a local maximum or minimum; this fact is used in maximum likelihood estimation to find the parameter values that maximize the likelihood function.
