Proba Estimateur Maximum De Vraisemblance / Entraide (Supérieur) / Forum De Mathématiques - [email protected] — Histoire De La Médecine : Les Gants De Chirurgie

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Friday, 2 August 2024

Inscription / Connexion Nouveau Sujet Niveau Licence Maths 1e ann Posté par Anomes 27-08-16 à 08:03 Bonjour, Dans un exercice on me demande de calculer l'estimateur de maximum de vraisemblance de theta carré. Sachant que ma fonction de densité est une exponentielle de paramètre theta, est-il possible que j'obtienne la réponse suivante? Merci d'avance! Posté par carpediem re: Exercice de maximum de vraisemblance 27-08-16 à 13:38 et tu crois qu'on va comprendre quelque chose sans savoir qui est qui.... Posté par Anomes re: Exercice de maximum de vraisemblance 27-08-16 à 14:52 Qu'est ce que vous avez besoin de savoir en plus? Posté par Anomes re: Exercice de maximum de vraisemblance 27-08-16 à 15:00 Voici ma fonction de densité qui permet de calculer le maximum de vraisemblance. Posté par Anomes re: Exercice de maximum de vraisemblance 28-08-16 à 16:35 Posté par ThierryPoma re: Exercice de maximum de vraisemblance 28-08-16 à 17:26 Bonsoir, Carpi, que je salue au passage, te demande de présenter tout les personnages et de les mettre en contexte.

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Ce chapitre est facultatif si vous souhaitez vous former au métier de Data Analyst. Par contre, il est obligatoire pour ceux qui visent le métier de Data Scientist. Notez que, contrairement à ce que nous avons vu dans le chapitre précédent, il n'est pas toujours aussi simple de trouver des estimateurs. Il existe des méthodologies pour imaginer des estimateurs, en sus des idées "naturelles", parmi lesquelles la méthode des moments et la méthode du maximum de vraisemblance. Méthode des moments La méthode des moments consiste à trouver une fonction $\(m\)$, continue et inversible, et une fonction (continue) $\(\varphi\)$ telles que $\(m\left(\theta\right)=\mathbb{E}\left[\varphi\left(X_{1}\right)\right]\)$. L'estimateur des moments pour $\(\theta\)$ vaut: $\[\widehat{\theta}=m^{-1}\left(\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}\varphi\left(X_{i}\right)\right)\]$ On sait que cet estimateur est consistant. Estimateur du maximum de vraisemblance L'estimateur du maximum de vraisemblance, comme son nom l'indique, maximise la vraisemblance définie comme suit: Dans le cas discret i. i. d: $\[\begin{align*} p\left(x_{1}, \ldots, x_{n};\theta\right)&=\mathbb{P}\left(X_{1}=x_{1}, \ldots, X_{n}=x_{n}\right)\\ &=\prod_{i=1}^{n}\mathbb{P}\left(X_{i}=x_{i}\right)\quad\text{ car les $X_{i}$ sont indépendantes}\\ &=\prod_{i=1}^{n}\mathbb{P}\left(X=x_{i}\right)\quad\text{ car les $X_{i}$ sont de même loi}\.

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A te lire. #7 26-10-2010 08:36:51 Re, je viens d'avoir une début de lueur d'espoir de compréhension. OK, tu as p=0. 37 et tu cherches N, taille de la population d'origine. OK pour la somme de N (inconnu) v. a de bernoulli INDEPENDANTES (important à préciser) de paramètre p, et donc tu formes la prob(m=235). Tu vas trouver une formule compliquée en N => utiliser la formule de Stirling pour approximer les factorielles puis tu appliques le théorème de l'emv. A te lire, freddy Dernière modification par freddy (26-10-2010 08:37:15) #8 27-10-2010 16:29:24 Re, on finit le boulot ( car on n'aime pas laisser trainer un sujet pas fini). Donc p est connu et N est inconnu. On cherche son EMV. On calcule la vraisemblance: [tex]L(N;p, m)=P(m=235)=\frac{N! }{m! (N-m)}\times p^m\times (1-p)^{N-m}[/tex] Pour les factorielles, on utilise l'approximation de Stirling: [tex] N! \equiv \sqrt{2\pi N}\times \left(\frac{N}{e}\right)^N[/tex] On trouve alors la fonction de vraisemblance suivante: [tex]L(N;p, m)=\frac{\sqrt{2\pi}}{2\pi}\times \exp\left((-m-\frac12)\ln(m)+m\ln(p)\right)\times f(N) [/tex] [tex]f(N)=\exp\left((N+\frac12)\ln(N)-(N-m+\frac12)\ln(N-m)+(N-m)\ln(1-p)\right)}[/tex] On prend soin de bien isoler l'inconnue N du reste.

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Reformule mieux ton problème si tu peux, je "vois" de mon côté, j'ai un peu de "boulot"... A te lire. Dernière modification par freddy (25-10-2010 08:56:17) #5 25-10-2010 22:00:43 Bonsoir, Pardon pour mon écriture je vais faire un effort:) En fait c'était 4 semaines dans l'exo je me suis trompée la première fois mais ça n'a pas d'importance. Pour la loi, voilà mon idée: j'appelle la population qui a survécu après 4 semaines "m". m suit une loi binomiale (N, 0. 37) car elle est égale à la somme de N variables de bernouillis m = X1+X2+..... +XN avec Xi =1 si le i-ème individu est vivant, et Xi = 0 sinon. Ensuite, j'applique la formule de la loi binomiale à P(m=235) que je dérive par rapport à p (le paramètre de la variable binomiale) pour trouver la valeur de p qui maximise cette probabilité. Que pensez vous de cette idée? Dernière modification par Alya (25-10-2010 22:08:55) #6 26-10-2010 08:14:19 Bonjour, ben si, ça a de l'importance, car je continue à ne pas comprendre. Tu cherches p (paramètre de la binômiale) ou N (taille de l'échantillon d'origine)???

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D'après ce je viens de lire en diagonale sur le net, pour un échantillon, la vraisemblance est Posté par Anomes re: Exercice de maximum de vraisemblance 28-08-16 à 17:59 Bonsoir, Désolé pour cette erreur de ma part, je suis encore nouveau sur le forum. J'ai résolu le maximum de vraisemblance mais j'essaye juste de trouver quelqu'un qui pourrait me donner une réponse à mon calcul Posté par mdr_non re: Exercice de maximum de vraisemblance 28-08-16 à 19:56 bonsoir:) Non tu as faux. Refais tes calculs, tu trouveras que. Posté par Anomes re: Exercice de maximum de vraisemblance 28-08-16 à 20:41 Bonsoir, Ici en l'occurence j'avais bien trouvé la réponse que vous avez indiqué en ce qui concerne le calcul de l'estimateur de theta mais je cherche l'estimateur de theta carré Posté par Anomes re: Exercice de maximum de vraisemblance 30-08-16 à 23:35 Personne n'aurait une réponse? Posté par mdr_non re: Exercice de maximum de vraisemblance 01-09-16 à 00:35 Ta réponse est fausse. Posté par Anomes re: Exercice de maximum de vraisemblance 01-09-16 à 13:26 Merci je vais regarder à ça alors Posté par mdr_non re: Exercice de maximum de vraisemblance 01-09-16 à 15:02 Regarder quoi exactement?

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Pratique du maximum de vraisemblance Section: Recherche d'estimateurs Précédent: Notion de vraisemblance Suivant: Intervalles de confiance Pratique du maximum de vraisemblance Dans la plupart des cas d'intérêt pratique, la loi, et donc aussi la vraisemblance, ont une expression dérivable par rapport à. Pour calculer le maximum de la il faut déterminer les valeurs pour lesquelles la dérivée de la vraisemblance s'annule. Or par définition, la est un produit de probabilités ou de densités, qui peut être assez compliqué à dériver. Il est préférable de dériver une somme, et c'est pourquoi on commence par remplacer la par son logarithme. La fonction logarithme étant croissante, il est équivalent de maximiser ou. Une fois déterminée une valeur de pour laquelle la dérivée s'annule, il faut s'assurer à l'aide de la dérivée seconde que ce point est bien un maximum. Nous traitons ci-dessous quelques familles classiques. Lois de Bernoulli L'ensemble des valeurs possibles est. Le paramètre inconnu est.

Ce principe dit implicitement: ce qui se réalise est ce qui doit se réaliser avec la plus grande probabilité. Bb Dernière modification par freddy (25-10-2010 08:45:12) De la considération des obstacles vient l'échec, des moyens, la réussite. #3 25-10-2010 08:27:52 Merci freddy de votre explication. J'ai une question: où est l'estimateur maximum de vraisemlance? c'est N? Mais moi j'avais cmpris du principe de l'EMV "d'après mon cours", qu'on nous donne un modéle avec parametre inconnu et on cherche le parametre qui maximise la probabilité qu'un évennement de ce modèle se réalise. Alors que dans cet exercice on nous donne le parametre 37% =0, 35 qui est la probabilité de survivre après 4 semaines. #4 25-10-2010 08:49:28 Bonjour, en effet, ton problème, tel que tu nous le donnes, est curieux. Je me suis dit que ton prof. voulait vérifier votre bon sens. Tu parles maintenant de 4 semaines, ce n'est plus 6? Attention, j'ai corrigé mon erreur de calcul, j'avais pris 35%. Sinon, ok pour la définition mathématique de l'emv, mais alors il faudrait construire une loi de probabilité du phénomène étudié (géométrique par exemple).

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- Les gants et sous-gants anti-coupures ne protègent pas des piqûres. Leurs performances de résistance à la coupure doivent avoir été évaluées (EN 388).

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Pr Halsted © Science Photo Library / akg-images 04/09/2018 à 02:00, Mis à jour le 03/09/2018 à 18:31 C'est pour ne pas perdre celle dont il était secrètement amoureux que l'éminent Pr Halsted demande à une manufacture de pneus d'inventer de fines protections en latex pour protéger les mains. William Stewart Halsted naît le 23 septembre 1852 à New York, dans une famille aisée. A l'âge de 17 ans, il entre au collège de Yale où il brille en sport et devient capitaine de l'équipe de football. Gants de chirurgien esthétique. Un jour, il tombe sur un traité d'anatomie humaine qui le passionne et décide de devenir chirurgien. En 1877, après des études médicales à l'université de Columbia, il obtient son doctorat et travaille un an comme médecin stagiaire dans un hôpital de New York. A cette époque, les chirurgiens européens ont une réputation d'excellence, qui tranche avec les méthodes américaines brutales, hémorragiques, basées sur la rapidité du geste et peu scrupuleuses en matière d'asepsie. Halsted part pour Vienne afin d'observer de grands professeurs, dont les protocoles vont l'inspirer.

Ceux-ci lavent soigneusement leurs mains, désinfectent la peau avec des antiseptiques avant d'inciser, placent beaucoup de pinces hémostatiques sur les vaisseaux pour les empêcher de saigner et ont un taux réduit de complications postopératoires et de décès. Ses techniques opératoires seront reprises dans le monde entier De retour aux Etats-Unis, Halsted instaure ces pratiques ainsi que celles de Pasteur concernant la stérilisation des instruments et des linges. Son style opératoire est précis. Il dissèque méticuleusement les tissus, ligature les vaisseaux et méprise l'ancienne procédure. Gants de chirurgie | Hartmann. « Pourquoi bâcler, dit-il, puisqu'on dispose maintenant de l'anesthésie. » De fait, les opérations de Halsted prennent plus de temps que celles de ses confrères, mais les résultats et leurs suites sont bien meilleurs. Il n'est pas pour autant moins bon technicien qu'eux, ni moins habile. Sa confiance en lui est totale. Ne s'est-il pas rendu célèbre, en 1882, en retirant en urgence, à 2 heures du matin, sur une table de cuisine, la vésicule biliaire de sa mère, qu'il put ainsi sauver, réalisant l'une des toutes premières cholécystectomies aux Etats-Unis?