à la mise en évidence de six causes possibles d’erreur d’estimation, il est expliqué comment obtenir... et de méthodologies correspondantes. Le problème de l'estimation de paramètres, ou de l'estimation d'une fonction... 'un ou plusieurs critères. Nous mettons ensuite en évidence six causes possibles d'erreur d'estimation. Ces causes dépassent... compromis entre dispersion et biais de l'estimateur, est ensuite introduite. Quelques méthodes populaires...
Les articles de référence permettent d'initier une étude bibliographique, rafraîchir ses connaissances fondamentales, se documenter en début de projet ou valider ses intuitions en cours d'étude.
Cet article expose les principales méthodes d’estimation fonctionnelle non paramétrique... ; le plus souvent ce paramètre est une fonction que l’on cherche à estimer. Sont étudiées plus particulièrement... de cette présentation. Dans cet article, nous exposons les principales méthodes d’estimation fonctionnelle... efficaces pour la prévision. En particulier, nous étudierons l’estimation de la fonction de répartition...
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l’estimateur MAP (Maximum de probabilité a posteriori ). D’une façon plus générale, l’approche de Bayes... du maximum de vraisemblance, du fait de la formule de Bayes : C’est l’estimateur EMV (Estimation... des antennes réseaux [ Détection et estimation en traitement d’antenne : applications ] en introduisant d... ’abord [ Détection et estimation en traitement d’antenne : théorie ] les outils utiles de la théorie...
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Vous disposez d’un élément à mesurer/analyser : cet élément peut être une cale étalon, une solution étalon, un matériau de référence, une source étalon d’un radionucléide… ou un échantillon inconnu (prélevé au sein d’un lot, d’une série, d’une production…).
Vous vous intéressez à une propriété mesurable de cet élément. Cette propriété d’intérêt pourrait être « définie à un niveau de détail suffisant pour être raisonnablement représentée par une valeur vraie par essence unique » (guide ISO/CEI 98-4 : 2013).
Avant de réaliser la mesure de cette propriété d’intérêt, vous avez déjà une connaissance « a priori » de la valeur de mesure attendue, soit par des mesures antérieures de ce même mesurande (un étalon mesuré périodiquement…), soit par des mesures antérieures d’éléments similaires (lots antérieurs réalisés dans les mêmes conditions de production avec un processus sous contrôle…), soit par des résultats de codes de calculs ou de simulation numérique…
Cette fiche présente simplement comment l’approche bayésienne permet de prendre en compte cette connaissance « a priori » lors de l’estimation de la valeur vraie du mesurande et de l’incertitude associée à cette estimation. Elle montre également l’intérêt de la prise en compte de ces informations « a priori » et les limites de cet exercice.
Les fiches pratiques répondent à des besoins opérationnels et accompagnent le professionnel en le guidant étape par étape dans la réalisation d'une action concrète.
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