« Quasi-vraisemblance » : différence entre les versions
Aucun résumé des modifications |
Aucun résumé des modifications |
||
| Ligne 2 : | Ligne 2 : | ||
L'estimation de la quasi-vraisemblance est un moyen de tenir compte de la surdispersion, c'est-à-dire d'une plus grande variabilité des [[donnée]]s que celle à laquelle on pourrait s'attendre avec le [[modèle statistique]] utilisé. | L'estimation de la quasi-vraisemblance est un moyen de tenir compte de la surdispersion, c'est-à-dire d'une plus grande variabilité des [[donnée]]s que celle à laquelle on pourrait s'attendre avec le [[modèle statistique]] utilisé. | ||
Elle est le plus souvent utilisée avec des modèles pour des données de comptage ou des données binaires groupées, c'est-à-dire des données qui seraient autrement modélisées à l'aide de la distribution de Poisson ou binomiale. | Elle est le plus souvent utilisée avec des modèles pour des données de comptage ou des données binaires groupées, c'est-à-dire des données qui seraient autrement modélisées à l'aide de la [[distribution de Poisson]] ou [[loi binomiale|binomiale]]. | ||
== Français == | == Français == | ||
Version du 20 avril 2022 à 14:05
Définition
L'estimation de la quasi-vraisemblance est un moyen de tenir compte de la surdispersion, c'est-à-dire d'une plus grande variabilité des données que celle à laquelle on pourrait s'attendre avec le modèle statistique utilisé.
Elle est le plus souvent utilisée avec des modèles pour des données de comptage ou des données binaires groupées, c'est-à-dire des données qui seraient autrement modélisées à l'aide de la distribution de Poisson ou binomiale.
Français
quasi-vraisemblance
Anglais
quasi-likelihood
Contributeurs: Claire Gorjux, wiki
