Statistiques non paramétriquesLa statistique non paramétrique est un domaine de la statistique qui ne repose pas sur des familles de loi de probabilité paramétriques. Les méthodes non paramétriques pour la régression comprennent les histogrammes, les méthodes d'estimation par noyau, les splines et les décompositions dans des dictionnaires de filtres (par exemple décomposition en ondelettes). Bien que le nom de non paramétriques soit donné à ces méthodes, elles reposent en vérité sur l'estimation de paramètres.
Théorie de l'estimationEn statistique, la théorie de l'estimation s'intéresse à l'estimation de paramètres à partir de données empiriques mesurées ayant une composante aléatoire. Les paramètres décrivent un phénomène physique sous-jacent tel que sa valeur affecte la distribution des données mesurées. Un estimateur essaie d'approcher les paramètres inconnus à partir des mesures.
Population de petite tailleUne population de petite taille se comporte différemment des grandes populations. Ce type de population est souvent le résultat d'un goulet d'étranglement, qui a des conséquences dramatiques pour la survie de cette population. L'influence de la variation stochastique des taux démographiques (taux de reproduction et de mortalité) est beaucoup plus élevée dans les petites populations que dans les grandes. Cette variation stochastique cause une fluctuation aléatoire de la taille des petites populations : plus la population est petite, plus la probabilité que ces fluctuations conduisent à l'extinction est grande.
Zero population growthZero population growth, sometimes abbreviated ZPG, is a condition of demographic balance where the number of people in a specified population neither grows nor declines; that is, the number of births plus in-migrants equals the number of deaths plus out-migrants. ZPG has been a prominent political movement since the 1960s. As part of the concept of optimum population, the movement considers zero population growth to be an objective towards which countries and the whole world should strive in the interests of accomplishing long-term optimal standards and conditions of living.
Nombre de sujets nécessairesEn statistique, la détermination du nombre de sujets nécessaires est l'acte de choisir le nombre d'observations ou de répétitions à inclure dans un échantillon statistique. Ce choix est très important pour pouvoir faire de l'inférence sur une population. En pratique, la taille de l'échantillon utilisé dans une étude est déterminée en fonction du coût de la collecte des données et de la nécessité d'avoir une puissance statistique suffisante.
Estimation statisticsEstimation statistics, or simply estimation, is a data analysis framework that uses a combination of effect sizes, confidence intervals, precision planning, and meta-analysis to plan experiments, analyze data and interpret results. It complements hypothesis testing approaches such as null hypothesis significance testing (NHST), by going beyond the question is an effect present or not, and provides information about how large an effect is. Estimation statistics is sometimes referred to as the new statistics.
Vieillissement démographiquethumb|350px|Évaluation de la part des plus de 65 ans dans la population mondiale. Le vieillissement démographique est la situation dans laquelle se trouve une société dont l'âge moyen ou le pourcentage de personnes âgées dans la population croît. On associe souvent à tort le phénomène du «vieillissement» uniquement aux pays développés à faible fécondité, mais presque tous les pays sont affectés, car il suffit d'un allongement de l'espérance de vie ou d'une diminution de la fécondité pour qu'il y ait vieillissement démographique.
Semiparametric modelIn statistics, a semiparametric model is a statistical model that has parametric and nonparametric components. A statistical model is a parameterized family of distributions: indexed by a parameter . A parametric model is a model in which the indexing parameter is a vector in -dimensional Euclidean space, for some nonnegative integer . Thus, is finite-dimensional, and . With a nonparametric model, the set of possible values of the parameter is a subset of some space , which is not necessarily finite-dimensional.
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.
Idealised populationIn population genetics an idealised population is one that can be described using a number of simplifying assumptions. Models of idealised populations are either used to make a general point, or they are fit to data on real populations for which the assumptions may not hold true. For example, coalescent theory is used to fit data to models of idealised populations. The most common idealized population in population genetics is described in the Wright-Fisher model after Sewall Wright and Ronald Fisher (1922, 1930) and (1931).
