Loi de PoissonEn théorie des probabilités et en statistiques, la loi de Poisson est une loi de probabilité discrète qui décrit le comportement du nombre d'événements se produisant dans un intervalle de temps fixé, si ces événements se produisent avec une fréquence moyenne ou espérance connue, et indépendamment du temps écoulé depuis l'événement précédent. gauche|vignette|Chewing gums sur un trottoir. Le nombre de chewing gums sur un pavé est approximativement distribué selon une loi de Poisson.
G-testIn statistics, G-tests are likelihood-ratio or maximum likelihood statistical significance tests that are increasingly being used in situations where chi-squared tests were previously recommended. The general formula for G is where is the observed count in a cell, is the expected count under the null hypothesis, denotes the natural logarithm, and the sum is taken over all non-empty cells. Furthermore, the total observed count should be equal to the total expected count:where is the total number of observations.
Mutual exclusivityIn logic and probability theory, two events (or propositions) are mutually exclusive or disjoint if they cannot both occur at the same time. A clear example is the set of outcomes of a single coin toss, which can result in either heads or tails, but not both. In the coin-tossing example, both outcomes are, in theory, collectively exhaustive, which means that at least one of the outcomes must happen, so these two possibilities together exhaust all the possibilities. However, not all mutually exclusive events are collectively exhaustive.
Loi inverse-gaussienneEn théorie des probabilités et en statistique, la loi inverse-gaussienne (ou loi gaussienne inverse ou encore loi de Wald) est une loi de probabilité continue à deux paramètres et à valeurs strictement positives. Elle est nommée d'après le statisticien Abraham Wald. Le terme « inverse » ne doit pas être mal interprété, la loi est inverse dans le sens suivant : la valeur du mouvement brownien à un temps fixé est de loi normale, à l'inverse, le temps en lequel le mouvement brownien avec une dérive positive (drifté) atteint une valeur fixée est de loi inverse-gaussienne.
Pairwise independenceIn probability theory, a pairwise independent collection of random variables is a set of random variables any two of which are independent. Any collection of mutually independent random variables is pairwise independent, but some pairwise independent collections are not mutually independent. Pairwise independent random variables with finite variance are uncorrelated. A pair of random variables X and Y are independent if and only if the random vector (X, Y) with joint cumulative distribution function (CDF) satisfies or equivalently, their joint density satisfies That is, the joint distribution is equal to the product of the marginal distributions.
Test de normalitéEn statistiques, les tests de normalité permettent de vérifier si des données réelles suivent une loi normale ou non. Les tests de normalité sont des cas particuliers des tests d'adéquation (ou tests d'ajustement, tests permettant de comparer des distributions), appliqués à une loi normale. Ces tests prennent une place importante en statistiques. En effet, de nombreux tests supposent la normalité des distributions pour être applicables. En toute rigueur, il est indispensable de vérifier la normalité avant d'utiliser les tests.
