Maximum de vraisemblance

· On s'oppose aux règles du théâtre classique: Dont les principes ont été imposés par Aristote: 1. L’exigence de vraisemblance, il faut que le spectateur puisse s’identifier avec l’acteur. 2. Il doit respecter la bienséance (il fait éviter tout ce qui soit violent, bien se tenir, une pièce ne peut pas présenter des scènes qui transgressent cette bienséance, quelque chose d’ordonné). Il propose aussi la règle des trois unités

(corrélogrammes). Le choix du model se fait on se basant sur les propriétés suivantes :  Si le corrélogramme simple n’a que ses q premiers termes (q =3 maximum) différents de zéro et que les termes du corrélogramme partiel diminuent lentement, nous pouvons pronostiquer un MA(q).  Si le corrélogramme partiel n’a que ses p premiers termes (p = 3 maximum) différent de zéro et que les termes du corrélogramme simple diminuent lentement, cela caractérise un AR(p).  Si les fonctions d’autocorrelations

accompli / Tienne jusqu'à la fin le théâtre rempli'' (Boileau, l'Art poétique, Chant III, 1674). Tirée des commentaires italiens de la Poétique (VII) d'Aristote, cette règle s'est imposée dans le théâtre classique. Ces unités cherchent à réduire au maximum l'écart entre le lieu et le temps de l'action dramatique d'une part, et le cadre et la durée de l'action représentée sur scène d'autre part. Origines: On a pris l'habitude de considérer en bloc la règle des trois unités ; en fait, l'unité d'action

résultat 1 ,5 Question 3 c) L’élève est capable de: -lire un résultat - analyser, présenter et communiquer un résultat 2 Question 4) L’élève est capable de: -expérimenter ou simuler ou émettre des conjectures ou contrôler la vraisemblance de ses conjectures. -communiquer un résultat. 3 Aptitudes 7 points APPEL Capacités liées à l’utilisation des TIC APPEL 3 points Appréciation : 10 Espace Forme Abonnement annuel :250 € puis 4 € la séance Athlétic

de : - Akaïke : AIC = -2 log L + 2(p + q) - et le critère de Schwarz : BIC = -2 logL + (p + q) Log T Où Log L est la log-vraisemblance du modèle ARMA(p,q) estimé et T est le nombre d’observations. On choisit alors le modèle et p et q qui minimisent ces critères. • Estimation[1] Les méthodes d’estimation préconisées par Box-Jenkins sont - Maximum de vraisemblance - Equations de Yule-Walker - Estimation par l’algorithme de Durbin-Levinson - Moindres carrés conditionnels

|4 |3 |2 |1 | | |Utilisation d’un vocabulaire professionnel adapté |3 |2 |1 | | |Authenticité de la situation |Vraisemblance de la situation professionnelle et pertinence du thème choisi |4 |2 |0 | | |professionnelle vécue |

public  De la Renaissance aux Temps Modernes Lieu  Lieu éloigné : Rome, Grèce, pièce d’un palais  Lieu familier, intérieur bourgeois, ville, maison  Lieux multiples : palais, chambres, jardin… Durée de l'action  Vingt-quatre heures maximum  Vingt-quatre heures maximum  Durées variées, d’une journée à plusieurs mois Action  Simple et grande, servant une intrigue unique et s'achevant dans le chagrin ou le deuil  Action vive qui s'achève sur une note heureuse  Une ou plusieurs intrigues mêlées, se déroulant

la règle des 3 unités (temps, lieu, et action )ce qui lui permet de répondre au principe de vraisemblance. Unité de lieu : toute la pièce se déroule au même endroit (dans un palais par exemple) Unité de temps : la tragédie représente une action qui se déroule en 24h maximum. Unité d’action : l’histoire ne mêle pas plusieurs intrigues, il n’y a qu’une seule action importante. Le principe de vraisemblance : L'intrigue et la situation d'énonciation doivent être possibles. Aucun rebondissement extraordinaire

La méthode des moindres carrée généralisées ne peut pas être utilisée, puisque la matrice de variance –Cov des erreurs dépend du paramètre qui est supposé par nature inconnu. D’où la notion d’économétrie des variables qualitatives. Maximum de vraisemblance (MV) * Le MV est une méthode d’estimation * L’idée est simple est intuitive * Des populations différentes créeront des échantillons différents. * Soit X une VA de densité de probabilité connue, mais qui dépend d’un paramètre

. . . . . . . . . . . . . . . . 6.6.2 Estimation d’une fonction de θ et reparam´trisation e 6.6.3 Borne de Cramer-Rao et estimateurs efficaces . . . 6.6.4 Extension a un param`tre de dimension k > 1 . . . ` e L’estimation par la m´thode du maximum de vraisemblance e 6.7.1 D´finitions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e 6.7.2 Exemples et propri´t´s . . . . . . . . . . . . . . . . . ee 6.7.3 Reparam´trisation et fonctions du param`tre . . . . e e 6.7.4 Comportement asymptotique de l’EMV .