Méthode de Fisher


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Définition

La méthode de Fisher est une base fondamentale dans les statistiques inférentielles, contrairement à d’autres écoles d’inférence modernes comme les statistiques fréquentistes ou bayésiennes.

Elle a été développée par Sir Ronald Fisher et fut également appelée inférence fiduciaire. Dans les statistiques de Fisher, les statisticiens utilisent à la fois la probabilité et la vraisemblance pour l’inférence, tandis que les techniques fréquentistes et bayésiennes limitent l’inférence à la probabilité.

Notes - L'analyse statistique inférentielle ou inférence statistique déduit les propriétés statistiques d'une population (et de la distribution de probabilité sous-jacente) à partir de l'analyse des données de sous-groupes particuliers (échantillons) et en leur associant une mesure de la probabilité d'erreur (risques de se tromper).

Un test statistique ou test d’hypothèse est une procédure de décision entre deux hypothèses statistiques, par exemple pour décider de la signification statistique. Il s'agit d'une démarche consistant à rejeter ou à ne pas rejeter une hypothèse statistique, appelée hypothèse nulle (i.e. pas de signification statistique), à partir d'échantillons d’un jeu de données.

Français

Méthode de Fisher

Anglais

Fisher's method

Fisherian Statistics

Sources

Source : Wikipedia

Source : Accenture - applied intelligence glossary



Contributeurs: Imane Meziani, wiki, Sihem Kouache