Bayes estimatorIn estimation theory and decision theory, a Bayes estimator or a Bayes action is an estimator or decision rule that minimizes the posterior expected value of a loss function (i.e., the posterior expected loss). Equivalently, it maximizes the posterior expectation of a utility function. An alternative way of formulating an estimator within Bayesian statistics is maximum a posteriori estimation. Suppose an unknown parameter is known to have a prior distribution .
Analyse séquentielleEn statistique, l'analyse séquentielle, ou test d'hypothèse séquentiel, est une analyse statistique où la taille de l'échantillon n'est pas fixée à l'avance. Plutôt, les données sont évaluées au fur et à mesure qu'elles sont recueillies, et l'échantillonnage est arrêté selon une règle d'arrêt prédéfinie, dès que des résultats significatifs sont observés. Une conclusion peut ainsi parfois être atteinte à un stade beaucoup plus précoce que ce qui serait possible avec des tests d'hypothèse ou des estimations plus classiques, à un coût financier ou humain par conséquent inférieur.
Photomicrographiethumb|Exemple d'image d'un Acarien (Aceria anthocoptes) prise au microscope électronique à balayage La photomicrographie est l'ensemble des techniques photographiques permettant de photographier des sujets à l'aide d'un microscope composé. Le terme désigne aussi l'activité photographique associée à ces techniques. Les rapports de grandissement en photomicrographie se situent en général au-delà du rapport de grandissement 10:1 sur la cible photographique (film ou capteur) (dix fois plus gros sur la cible photographique que la taille réelle).
CUSUMIn statistical quality control, the CUsUM (or cumulative sum control chart) is a sequential analysis technique developed by E. S. Page of the University of Cambridge. It is typically used for monitoring change detection. CUSUM was announced in Biometrika, in 1954, a few years after the publication of Wald's sequential probability ratio test (SPRT). E. S. Page referred to a "quality number" , by which he meant a parameter of the probability distribution; for example, the mean.