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Test d'hypothèse

L'analyse de l'hypothèse est une méthode statistique utilisée pour prendre des décisions au moyen de données expérimentales. Le test de l'hypothèse est essentiellement une hypothèse que nous faisons au sujet du paramètre de population.

Test de l'hypothèse binaire et M-ary

Les problèmes de détection peuvent généralement être castés comme des problèmes de test d'hypothèse Binary ou M-ary.

Hypothèses binaires Les tests aident à déterminer entre deux hypothèses basées sur l'observation aléatoire. L'objectif des tests d'hypothèse M-ary est de déterminer parmi les hypothèses possibles.

Estimation

L'estimation porte sur l'inférence à l'égard de la valeur numérique des valeurs de population inconnues à partir de données incomplètes, comme un échantillon.

Test de rapport de vraisemblance

Le rapport log-vraisemblance est un test statistique permettant d'évaluer la qualité de l'ajustement entre deux modèles basés sur le rapport de leurs vraisemblances.

Neyman-Pearson Lemma

Le Neyman-Pearson Lemma est un moyen de savoir si le test d'hypothèse que vous utilisez est celui qui a la plus grande puissance statistique.

Divergence Kullback-Leibler

La Divergence Kullback-Leibler est un moyen de mesurer la différence entre deux distributions de probabilité.

Propriétés de Kullback-Leibler Divergence


Inégalité du traitement des données
Inégalité de Pinsker
Additivité