Merci beaucoup pour cet excellent travail pédagogique, je suis en fin d'école d'ingé et en master 2 de recherche, ça fait deux ans que j'utilise la vraisemblance sans avoir compris ce que c'est. Grâce à vous je saisis beaucoup mieux ! Merci encore !
J'aurais jamais pensé regarder un jours des cours de stats pour le plaisir... Je suis en manque d'adjectifs pour qualifier votre travail. Faire si clair... que dis-je... lumineux et concis, ça ne relève plus simplement du talent, on frise le génie ! Bravo, et surtout merci.
Merci pour ce commentaire élogieux bien qu'un tantinet exagéré. Il me fait plaisir dans la mesure où ces quelques minutes de vidéo ont demandé environ un mois de travail. Dans quel domaine travaillez-vous ou étudiez-vous? Cordialement. T. Ancelle
Bonjour Professeur, je vais commencer par m'incliner devant vous pour la clarté et la concision de toutes vos vidéos sur les concepts en épidémiologie et biostatistique. Je vous en remercie infinement. De façon tout à fait hazardeuse, je suis d'abord tombé sur la vidéo concernant le concept de la vraissemblance. Fasciné par la compréhension de cette notion qui depuis plusieurs années m'était reste floue, je me suis résolument lancé à recherche de toutes vos vidéos et m'en suis régalé en les régardant toutes, je dis bien toutes. Je suis vraiment comblé car au delà d'un simple rafraichissement de mémoire sur tous les concepts développés, j'ai énormément appris. J'ai longtemps manipulé les lois et les tests (y compris le "fameux" petit p) fréquement utilisés en statistique sans véritablement comprendre leur application dans la vraie vie. Vos vidéos les ont toutes démistifiés. Clairement, la différence avec les présentations proposées par les autres se situe au niveau de la pédagogie, et personne, je dis bien personne, ne peux vous nier ces qualités. Même la problématique opposant les statistique bayésienne et fréquentiste est maintenant bien comprise et saisie. Vous l'avez clairement démontreé dans la vidéo où le petit p est dépécé. Excusez moi pour la longeur de mon commentaire, mais il faillait que je vous exprime tous mes ressentiments après tout ce que vos vidéos m'ont appris. Il ne me reste plus qu'à me procurer votre livre qui, j'imagine, sera une véritable mine de connaissances en épidémiologie et biostatistique. Encore infiniment MERCI!!!
Merci pour votre commentaire élogieux. C'est la première fois que j'en reçois un aussi détaillé ! Je suis heureux que vous ayez apprécié l'analyse critique du petit p qui a demandé pas mal d'efforts pour clarifier les problèmes. Cordialement. T. Ancelle
Bonjour Mr Ancelle. Merci pour toutes vos vidéos qui sont accessibles et tellement compréhensibles et clair cela m'a permis de comprendre mes cours de statistique cette année. Merci encore pour votre pédagogie et le partage de vos connaissances. Merci
Bonjour, merci de votre retour. Je suis une formation de master 1 en santé publique à l'ISPED de Bordeaux et vos tutos et votre livre m'ont beaucoup aidé pour comprendre mes cours car la formation est réalisée à distance. Merci encore pour cette vulgarisation de ces concepts qui ne sont pas simple à comprendre.
svp merci pour l'explication moi jai eu a faire avec ces notion quand jai voulu faire un arbre phylogénétique et donc fasse au logiciel jai pas su quelle paramètres regeler pour obtenir un arbre plus au moins pertinent et révélateur. si vous voulais bien nous donner un exemple sur ce champs d'application.
Bonjour, merci pour votre video! J'ai une petite question. Je dois faire le test de maximum de vraisemblance descendante entre 2 modèles, cependant je ne sais pas comme définir mes variables, car je pense que le coefficient dans aucun des cas est 0 de plus le AIC et BIC sont meilleures dans les deuxième modèle. Je pense que l’hypothèse nulle est H0: V1=V2 et b=/ 0 et l’hypothèse alternative H1: V2 >V1 et b=0 est-ce possible?
bonjour ..pour modéliser dans le cadre de l utilisation des moyens de transports la methode préconiser est elle celle des moindres carrés merci beaucoup pour l orientation
Bien sûr, la méthode des moindres carrés donne le même résultat. Mais on ne peut l'appliquer que dans le cas d'une régression linéaire simple, univariée. Dès qu'on passe en multivarié, on ne peut plus utiliser les moindres carrés et il faut passer au maximum de vraisemblance. Puis-je vous demander quel cursus vous suivez? Cordialement. T. Ancelle
Bonjour, J'ai une petite confusion... Si j'ai bien compris on cherche les meilleures valeurs paramètre pour un modèle donné afin qu'il colle au mieux avec les données observées. Sur wikipedia, on parle des paramètres de la loi de probabilité et non ceux du modèle mathématique. Je n'arrive vraiment pas à voir le lien entre la loi de probabilité et l'estimateur de maximum de vraisemblance.
Bonjour. Je ne sais trop comment vous clarifier les choses en quelques mots. Un modèle est une fonction mathématique précise, une droite, une fonction logistique, une courbe en zig-zag, un truc en plusieurs dimensions peu importe. Il comporte des paramètres qui déterminent sa forme. Le modèle est une proposition mathématique pour tenter d'expliquer toutes les données. Et on regarde s'il est vraisemblable, c'est à dire si la probabilité d'avoir observé les données avec ce modèle est suffisamment élevée. On propose ainsi une série de modèle dont on fait varier les paramètres. Pour chaque combinaison de paramètres étudiés, on calcule la probabilité de chaque donnée (c'est là qu'intervient la statistique) , on les multiplie et on obtient la vraisemblance. A la fin on sélectionne le modèle qui présente le maximum de vraisemblance. Si on propose le modèle d'une droite y= 3x +5 pour expliquer un nuage de points, on calcule la probabilité d'observation de chaque point qui en principe suit une loi gaussienne autour du point théorique posé sur la droite : plus il est proche de la droite plus l a probabilité est grande et inversement. Donc dans cet exemple simple, le modèle c'est la droite, les probabilités ce sont toutes les lois gaussiennes autour de chaque point de la droite. Pouvez-vous me préciser quel cursus vous suivez? Cordialement. T. Ancelle statepid.monsite-orange.fr/
merci bien professeur, cet exposé ne saurait être plus clair, perso. j'avais du mal à interpréter la vraisemblance de mon modèle de régression binomiale négative. Ce la est plus clair à présent :)
Pour complément d'information, je suis un infirmier recemment spécialisé santé publique (au Cameroun) et suivant actuellement une maitrise en épidémiologie au Canada.
Je vous souhaite tout le succès pour votre maîtrise. Les canadiens , je crois, sont très bons pour l'enseignement de l'épidémiologie. Cordialement. T. Ancelle
Merci beaucoup pour cet excellent travail pédagogique, je suis en fin d'école d'ingé et en master 2 de recherche, ça fait deux ans que j'utilise la vraisemblance sans avoir compris ce que c'est. Grâce à vous je saisis beaucoup mieux ! Merci encore !
Ahah pareil, master 2 recherche, j'avais jamais compris ce concept de vraissemblance. Merci ! Je m'abonne !
J'aurais jamais pensé regarder un jours des cours de stats pour le plaisir...
Je suis en manque d'adjectifs pour qualifier votre travail. Faire si clair... que dis-je... lumineux et concis, ça ne relève plus simplement du talent, on frise le génie ! Bravo, et surtout merci.
Merci pour ce commentaire élogieux bien qu'un tantinet exagéré. Il me fait plaisir dans la mesure où ces quelques minutes de vidéo ont demandé environ un mois de travail. Dans quel domaine travaillez-vous ou étudiez-vous? Cordialement. T. Ancelle
J'étais informaticien jusqu’à il y a un mois. Depuis, je tente une reconversion (PACES).
@@Thundergras Ça en est où ? Je tente moi aussi paces
Bonjour Professeur, je vais commencer par m'incliner devant vous pour la clarté et la concision de toutes vos vidéos sur les concepts en épidémiologie et biostatistique. Je vous en remercie infinement. De façon tout à fait hazardeuse, je suis d'abord tombé sur la vidéo concernant le concept de la vraissemblance. Fasciné par la compréhension de cette notion qui depuis plusieurs années m'était reste floue, je me suis résolument lancé à recherche de toutes vos vidéos et m'en suis régalé en les régardant toutes, je dis bien toutes. Je suis vraiment comblé car au delà d'un simple rafraichissement de mémoire sur tous les concepts développés, j'ai énormément appris. J'ai longtemps manipulé les lois et les tests (y compris le "fameux" petit p) fréquement utilisés en statistique sans véritablement comprendre leur application dans la vraie vie. Vos vidéos les ont toutes démistifiés. Clairement, la différence avec les présentations proposées par les autres se situe au niveau de la pédagogie, et personne, je dis bien personne, ne peux vous nier ces qualités. Même la problématique opposant les statistique bayésienne et fréquentiste est maintenant bien comprise et saisie. Vous l'avez clairement démontreé dans la vidéo où le petit p est dépécé. Excusez moi pour la longeur de mon commentaire, mais il faillait que je vous exprime tous mes ressentiments après tout ce que vos vidéos m'ont appris. Il ne me reste plus qu'à me procurer votre livre qui, j'imagine, sera une véritable mine de connaissances en épidémiologie et biostatistique. Encore infiniment MERCI!!!
Merci pour votre commentaire élogieux. C'est la première fois que j'en reçois un aussi détaillé ! Je suis heureux que vous ayez apprécié l'analyse critique du petit p qui a demandé pas mal d'efforts pour clarifier les problèmes. Cordialement. T. Ancelle
Bonjour Mr Ancelle. Merci pour toutes vos vidéos qui sont accessibles et tellement compréhensibles et clair cela m'a permis de comprendre mes cours de statistique cette année. Merci encore pour votre pédagogie et le partage de vos connaissances. Merci
Merci pour votre commentaire. Quelle formation suivez-vous? Cordialement. T. Ancelle
Bonjour, merci de votre retour. Je suis une formation de master 1 en santé publique à l'ISPED de Bordeaux et vos tutos et votre livre m'ont beaucoup aidé pour comprendre mes cours car la formation est réalisée à distance. Merci encore pour cette vulgarisation de ces concepts qui ne sont pas simple à comprendre.
Merci pour vos vidéos Professeur! Ça m'aide beaucoup. :)
Merci pour votre commentaire. Quelle formation suivez-vous? Cordialement. T. Ancelle
Merci pour cette belle vidéo. Très utile pour mon M2 recherche.
Merci pour le commentaire. M2 de recherche en quelle discipline ? T.A.
merci beaucoup pour votre clarté propos...c'est une grande aide !
Merci pour votre commentaire. Puis-je vous demander quel cursus vous suivez? cordialement. T. Ancelle
@@ThierryAncelle bonjour...je suis en M1 sante publique a paris Saclay
Excellente vidéo, très didactique. Merci beaucoup
Merci pour votre commentaire. Pouvez-vous me préciser quel cursus vous suivez? Cordialement. T. Ancelle
statepid.monsite-orange.fr
@@ThierryAncelle Je suis actuellement le M2 de santé publique "risques liés à l'environnement général" co-géré par l'EHESP et Paris V
wooo, j
svp merci pour l'explication moi jai eu a faire avec ces notion quand jai voulu faire un arbre phylogénétique et donc fasse au logiciel jai pas su quelle paramètres regeler pour obtenir un arbre plus au moins pertinent et révélateur. si vous voulais bien nous donner un exemple sur ce champs d'application.
Beau travail , merci bc !
Bonjour, merci pour votre video!
J'ai une petite question. Je dois faire le test de maximum de vraisemblance descendante entre 2 modèles, cependant je ne sais pas comme définir mes variables, car je pense que le coefficient dans aucun des cas est 0 de plus le AIC et BIC sont meilleures dans les deuxième modèle. Je pense que l’hypothèse nulle est H0: V1=V2 et b=/ 0 et l’hypothèse alternative H1: V2 >V1 et b=0 est-ce possible?
bonjour ..pour modéliser dans le cadre de l utilisation des moyens de transports la methode préconiser est elle celle des moindres carrés merci beaucoup pour l orientation
Merci pour votre commentaire.Pouvez-vous me dire quel cursus vous suivez? Cordialement. T. Ancelle
Excellente explication
Voici les prérequis:
Loi Binomiale:
ua-cam.com/video/AOYGaUsiqV0/v-deo.html
Loi Normale:
ua-cam.com/video/2k-1Yi40ZSw/v-deo.html
Corrélation:
ua-cam.com/video/nchH22qmtmc/v-deo.html
Régression linéaire:
ua-cam.com/video/aKd6bjXG03w/v-deo.html
Régression logistique:
ua-cam.com/video/WZVVzOa5kK0/v-deo.html
question: est ce qu on peut se suffire d utiliser la methode des moindres carrés a la place de la methode des vraisamblance merci.
Bien sûr, la méthode des moindres carrés donne le même résultat. Mais on ne peut l'appliquer que dans le cas d'une régression linéaire simple, univariée. Dès qu'on passe en multivarié, on ne peut plus utiliser les moindres carrés et il faut passer au maximum de vraisemblance. Puis-je vous demander quel cursus vous suivez? Cordialement. T. Ancelle
super bien expliqué. un grand merciiii
Merci pour votre commentaire. Quel cursus suivez-vous? Cordialement. T. Ancelle
@@ThierryAncelle doctorante en entomologie medicale et veterinaire.
Très bien
Merci!
Bonjour,
J'ai une petite confusion...
Si j'ai bien compris on cherche les meilleures valeurs paramètre pour un modèle donné afin qu'il colle au mieux avec les données observées.
Sur wikipedia, on parle des paramètres de la loi de probabilité et non ceux du modèle mathématique.
Je n'arrive vraiment pas à voir le lien entre la loi de probabilité et l'estimateur de maximum de vraisemblance.
Bonjour. Je ne sais trop comment vous clarifier les choses en quelques mots. Un modèle est une fonction mathématique précise, une droite, une fonction logistique, une courbe en zig-zag, un truc en plusieurs dimensions peu importe. Il comporte des paramètres qui déterminent sa forme. Le modèle est une proposition mathématique pour tenter d'expliquer toutes les données. Et on regarde s'il est vraisemblable, c'est à dire si la probabilité d'avoir observé les données avec ce modèle est suffisamment élevée. On propose ainsi une série de modèle dont on fait varier les paramètres. Pour chaque combinaison de paramètres étudiés, on calcule la probabilité de chaque donnée (c'est là qu'intervient la statistique) , on les multiplie et on obtient la vraisemblance. A la fin on sélectionne le modèle qui présente le maximum de vraisemblance. Si on propose le modèle d'une droite y= 3x +5 pour expliquer un nuage de points, on calcule la probabilité d'observation de chaque point qui en principe suit une loi gaussienne autour du point théorique posé sur la droite : plus il est proche de la droite plus l a probabilité est grande et inversement. Donc dans cet exemple simple, le modèle c'est la droite, les probabilités ce sont toutes les lois gaussiennes autour de chaque point de la droite.
Pouvez-vous me préciser quel cursus vous suivez? Cordialement. T. Ancelle
statepid.monsite-orange.fr/
@@ThierryAncelle Merci de votre réponse, je suis en master de bio-informatique.
Merci, je suis bien la vidéo.
Merci
merci bien professeur, cet exposé ne saurait être plus clair, perso. j'avais du mal à interpréter la vraisemblance de mon modèle de régression binomiale négative.
Ce la est plus clair à présent :)
Merci pour votre commentaire. Quelle cursus suivez-vous?Cordialement. T.Ancelle
excellent
Pour complément d'information, je suis un infirmier recemment spécialisé santé publique (au Cameroun) et suivant actuellement une maitrise en épidémiologie au Canada.
Je vous souhaite tout le succès pour votre maîtrise. Les canadiens , je crois, sont très bons pour l'enseignement de l'épidémiologie. Cordialement. T. Ancelle
@@ThierryAncelle Merci beaucoup, prof.