Likelihood principleIn statistics, the likelihood principle is the proposition that, given a statistical model, all the evidence in a sample relevant to model parameters is contained in the likelihood function. A likelihood function arises from a probability density function considered as a function of its distributional parameterization argument.
Prime de risqueLa prime de risque est un concept de finance qui désigne un supplément de rendement exigé par un investisseur afin de compenser un niveau de risque supérieur à la moyenne. Ce phénomène trouve son origine dans l'aversion au risque consubstantielle aux investisseurs : ceux-ci tendent à préférer un gain faible avec une probabilité de paiement élevée à un gain élevé mais assorti d'une probabilité plus faible. La demande des actifs risqués est ainsi moins forte que celle adressée aux actifs à risque faible.
Estimating equationsIn statistics, the method of estimating equations is a way of specifying how the parameters of a statistical model should be estimated. This can be thought of as a generalisation of many classical methods—the method of moments, least squares, and maximum likelihood—as well as some recent methods like M-estimators. The basis of the method is to have, or to find, a set of simultaneous equations involving both the sample data and the unknown model parameters which are to be solved in order to define the estimates of the parameters.
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.
Paramètres SLes paramètres S (de l'anglais Scattering parameters), coefficients de diffraction ou de répartition sont utilisés en hyperfréquences, en électricité ou en électronique pour décrire le comportement électrique de réseaux électriques linéaires en fonction des signaux d'entrée. Ces paramètres font partie d'une famille de formalismes similaires, utilisés en électronique, en physique ou en optique : les paramètres Y, les paramètres Z, les paramètres H, les paramètres T ou les paramètres ABCD.
Impedance parametersImpedance parameters or Z-parameters (the elements of an impedance matrix or Z-matrix) are properties used in electrical engineering, electronic engineering, and communication systems engineering to describe the electrical behavior of linear electrical networks. They are also used to describe the small-signal (linearized) response of non-linear networks. They are members of a family of similar parameters used in electronic engineering, other examples being: S-parameters, Y-parameters, H-parameters, T-parameters or ABCD-parameters.
Test du rapport de vraisemblanceEn statistiques, le test du rapport de vraisemblance est un test statistique qui permet de tester un modèle paramétrique contraint contre un non contraint. Si on appelle le vecteur des paramètres estimés par la méthode du maximum de vraisemblance, on considère un test du type : contre On définit alors l'estimateur du maximum de vraisemblance et l'estimateur du maximum de vraisemblance sous .
Dureté (matériau)La dureté d'un matériau est définie comme la résistance mécanique qu'un matériau oppose à la pénétration. Pour mesurer la dureté d'un matériau, un pénétrateur de faible déformabilité (cône ou sphère en diamant, carbure de tungstène lié au cobalt ou acier extra-dur) est enfoncé à la surface du matériau à tester avec une force connue pendant un temps donné. Plus l'empreinte laissée est petite, plus le matériau est dur. La dureté se mesure sur différentes échelles selon le type de matériau considéré.
Admittance parametersAdmittance parameters or Y-parameters (the elements of an admittance matrix or Y-matrix) are properties used in many areas of electrical engineering, such as power, electronics, and telecommunications. These parameters are used to describe the electrical behavior of linear electrical networks. They are also used to describe the small-signal (linearized) response of non-linear networks. Y parameters are also known as short circuited admittance parameters.
Fixed effects modelIn statistics, a fixed effects model is a statistical model in which the model parameters are fixed or non-random quantities. This is in contrast to random effects models and mixed models in which all or some of the model parameters are random variables. In many applications including econometrics and biostatistics a fixed effects model refers to a regression model in which the group means are fixed (non-random) as opposed to a random effects model in which the group means are a random sample from a population.
