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.
Liste d'autorités chargées de la protection des donnéesIl existe dans le monde diverses autorités chargées de la protection des données (Data Protection Authority pour les anglophones), dont beaucoup sont impliquées dans un processus de conférences internationales pour la protection des données et de la vie privée, ayant abouti à la résolution de Madrid . Ce projet est inscrit au programme de travail de la Commission du droit international des Nations unies . au niveau européen, le G29 et le Contrôleur européen de la protection des données (CEPD).
Sécurité de l'informationvignette|alt=Symbole de sécurité de l'information|Symbole de sécurité de l'information. La sécurité de l'information est un ensemble de pratiques visant à protéger des données. La sécurité de l'information n'est confinée ni aux systèmes informatiques, ni à l'information dans sa forme numérique ou électronique. Au contraire, elle s'applique à tous les aspects de la sûreté, la garantie, et la protection d'une donnée ou d'une information, quelle que soit sa forme.
Accès à l'informationL'accès à l'information est une extension de la liberté d'expression qui recouvre notamment la liberté de la presse. L’information est l’ensemble de données dans les domaines techniques, scientifiques, économiques, institutionnels, culturels et historiques pouvant être sous forme d’images, de textes, de discours et de sons. L’accès à l’information a pour objectif de garantir à un public le plus large possible, la mise à disposition de tout événement, tout fait, tout jugement et tout document par tous moyens telle la télévision, la radio, la presse et Internet sachant que ce dernier diffuse les informations plus rapidement et à niveau mondial.
Universal quantificationIn mathematical logic, a universal quantification is a type of quantifier, a logical constant which is interpreted as "given any", "for all", or "for any". It expresses that a predicate can be satisfied by every member of a domain of discourse. In other words, it is the predication of a property or relation to every member of the domain. It asserts that a predicate within the scope of a universal quantifier is true of every value of a predicate variable.
Branching quantifierIn logic a branching quantifier, also called a Henkin quantifier, finite partially ordered quantifier or even nonlinear quantifier, is a partial ordering of quantifiers for Q ∈ {∀,∃}. It is a special case of generalized quantifier. In classical logic, quantifier prefixes are linearly ordered such that the value of a variable ym bound by a quantifier Qm depends on the value of the variables y1, ..., ym−1 bound by quantifiers Qy1, ..., Qym−1 preceding Qm. In a logic with (finite) partially ordered quantification this is not in general the case.
Mobile phone trackingMobile phone tracking is a process for identifying the location of a mobile phone, whether stationary or moving. Localization may be affected by a number of technologies, such as the multilateration of radio signals between (several) cell towers of the network and the phone or by simply using GNSS. To locate a mobile phone using multilateration of mobile radio signals, the phone must emit at least the idle signal to contact nearby antenna towers and does not require an active call.
Probabilité a prioriDans le théorème de Bayes, la probabilité a priori (ou prior) désigne une probabilité se fondant sur des données ou connaissances antérieures à une observation. Elle s'oppose à la probabilité a posteriori (ou posterior) correspondante qui s'appuie sur les connaissances postérieures à cette observation. Le théorème de Bayes s'énonce de la manière suivante : si . désigne ici la probabilité a priori de , tandis que désigne la probabilité a posteriori, c'est-à-dire la probabilité conditionnelle de sachant .
Information de FisherEn statistique, l'information de Fisher quantifie l'information relative à un paramètre contenue dans une distribution. Elle est définie comme l'espérance de l'information observée, ou encore comme la variance de la fonction de score. Dans le cas multi-paramétrique, on parle de matrice d'information de Fisher. Elle a été introduite par R.A. Fisher. Soit f(x ; θ) la distribution de vraisemblance d'une variable aléatoire X (qui peut être multidimensionnelle), paramétrée par θ.
Erreur typeLerreur type d'une statistique (souvent une estimation d'un paramètre) est l'écart type de sa distribution d'échantillonnage ou l'estimation de son écart type. Si le paramètre ou la statistique est la moyenne, on parle d'erreur type de la moyenne. La distribution d'échantillonnage est générée par tirage répété et enregistrements des moyennes obtenues. Cela forme une distribution de moyennes différentes, et cette distribution a sa propre moyenne et variance.
