Inférence statistiquevignette|Illustration des 4 principales étapes de l'inférence statistique L'inférence statistique est l'ensemble des techniques permettant d'induire les caractéristiques d'un groupe général (la population) à partir de celles d'un groupe particulier (l'échantillon), en fournissant une mesure de la certitude de la prédiction : la probabilité d'erreur. Strictement, l'inférence s'applique à l'ensemble des membres (pris comme un tout) de la population représentée par l'échantillon, et non pas à tel ou tel membre particulier de cette population.
Sous-espace vectorielEn algèbre linéaire, un sous-espace vectoriel d'un espace vectoriel E, est une partie non vide F, de E, stable par combinaisons linéaires. Cette stabilité s'exprime par : la somme de deux vecteurs de F appartient à F ; le produit d'un vecteur de F par un scalaire appartient à F. Muni des lois induites, F est alors un espace vectoriel. L'intersection d'une famille non vide de sous-espaces de E est un sous-espace de E. La réunion d'une famille non vide de sous-espaces n'en est généralement pas un ; le sous-espace engendré par cette réunion est la somme de cette famille.
Confirmatory factor analysisIn statistics, confirmatory factor analysis (CFA) is a special form of factor analysis, most commonly used in social science research. It is used to test whether measures of a construct are consistent with a researcher's understanding of the nature of that construct (or factor). As such, the objective of confirmatory factor analysis is to test whether the data fit a hypothesized measurement model. This hypothesized model is based on theory and/or previous analytic research.
Observed informationIn statistics, the observed information, or observed Fisher information, is the negative of the second derivative (the Hessian matrix) of the "log-likelihood" (the logarithm of the likelihood function). It is a sample-based version of the Fisher information. Suppose we observe random variables , independent and identically distributed with density f(X; θ), where θ is a (possibly unknown) vector.
FactorielleEn mathématiques, la factorielle d'un entier naturel n est le produit des nombres entiers strictement positifs inférieurs ou égaux à n. Cette opération est notée avec un point d'exclamation, n!, ce qui se lit soit « factorielle de n », soit « factorielle n », soit « n factorielle ». Cette notation a été introduite en 1808 par Christian Kramp. Par exemple, la factorielle 10 exprime le nombre de combinaisons possibles de placement des 10 convives autour d'une table (on dit la permutation des convives).
Unevenly spaced time seriesIn statistics, signal processing, and econometrics, an unevenly (or unequally or irregularly) spaced time series is a sequence of observation time and value pairs (tn, Xn) in which the spacing of observation times is not constant. Unevenly spaced time series naturally occur in many industrial and scientific domains: natural disasters such as earthquakes, floods, or volcanic eruptions typically occur at irregular time intervals.
Main effectIn the design of experiments and analysis of variance, a main effect is the effect of an independent variable on a dependent variable averaged across the levels of any other independent variables. The term is frequently used in the context of factorial designs and regression models to distinguish main effects from interaction effects. Relative to a factorial design, under an analysis of variance, a main effect test will test the hypotheses expected such as H0, the null hypothesis.
