« Estimateur » : différence entre les versions
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En mathématiques, un estimateur est un modèle statistique permettant d'évaluer un paramètre inconnu relatif à une loi de probabilité (comme son espérance ou sa variance). Il peut par exemple servir à estimer certaines caractéristiques d'une population totale à partir de données obtenues sur un échantillon comme lors d'un sondage. La définition et l'utilisation de tels estimateurs constitue la statistique inférentielle. | En mathématiques, un estimateur est un '''[[modèle statistique]]''' permettant d'évaluer un paramètre inconnu relatif à une '''[[loi de probabilité]]''' (comme son espérance ou sa variance). | ||
Il peut par exemple servir à estimer certaines caractéristiques d'une population totale à partir de données obtenues sur un '''[[échantillon]]''' comme lors d'un sondage. La définition et l'utilisation de tels estimateurs constitue la '''[[statistique inférentielle]]'''. | |||
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Dernière version du 14 avril 2024 à 20:58
Définition
En mathématiques, un estimateur est un modèle statistique permettant d'évaluer un paramètre inconnu relatif à une loi de probabilité (comme son espérance ou sa variance).
Il peut par exemple servir à estimer certaines caractéristiques d'une population totale à partir de données obtenues sur un échantillon comme lors d'un sondage. La définition et l'utilisation de tels estimateurs constitue la statistique inférentielle.
Compléments
Remarque : tf.Estimator : instance de la classe tf.Estimator qui encapsule la logique de création d'un graphe TensorFlow et exécute une session TensorFlow. On peut créer ses propres « estimators » personnalisés ou instancier des « estimators » prédéfinis créés par d'autres.
Français
estimateur
tf.Estimator
Anglais
tf.Estimator
estimator
Sources
Contributeurs: Evan Brach, Claire Gorjux, Claude Coulombe, Jacques Barolet, wiki
