Robustesse (statistiques)En statistiques, la robustesse d'un estimateur est sa capacité à ne pas être perturbé par une modification dans une petite partie des données ou dans les paramètres du modèle choisi pour l'estimation. Ricardo A. Maronna, R. Douglas Martin et Victor J. Yohai; Robust Statistics - Theory and Methods, Wiley Series in Probability and Statistics (2006). Dagnelie P.; Statistique théorique et appliquée. Tome 2 : Inférence statistique à une et à deux dimensions, Paris et Bruxelles (2006), De Boeck et Larcier.
High-dimensional statisticsIn statistical theory, the field of high-dimensional statistics studies data whose dimension is larger than typically considered in classical multivariate analysis. The area arose owing to the emergence of many modern data sets in which the dimension of the data vectors may be comparable to, or even larger than, the sample size, so that justification for the use of traditional techniques, often based on asymptotic arguments with the dimension held fixed as the sample size increased, was lacking.
Lissage (mathématiques)vignette|Exemple de lissage d'une courbe. La courbe bleue joint des données brutes de la température moyenne quotidienne à la station météo de Paris-Montsouris (France) du 1960/01/01 au 1960/02/29. La courbe orange est obtenue avec un lissage exponentiel simple et un facteur alpha = 0.1. Le lissage est une technique qui consiste à réduire les irrégularités et singularités d'une courbe en mathématiques. Cette technique est utilisée en traitement du signal pour atténuer ce qui peut être considéré comme une perturbation ou un bruit de mesure.
Sélection de caractéristiqueLa sélection de caractéristique (ou sélection d'attribut ou de variable) est un processus utilisé en apprentissage automatique et en traitement de données. Il consiste, étant donné des données dans un espace de grande dimension, à trouver un sous-sensemble de variables pertinentes. C'est-à-dire que l'on cherche à minimiser la perte d'information venant de la suppression de toutes les autres variables. C'est une méthode de réduction de la dimensionnalité. Extraction de caractéristique Catégorie:Apprentissage
Random effects modelIn statistics, a random effects model, also called a variance components model, is a statistical model where the model parameters are random variables. It is a kind of hierarchical linear model, which assumes that the data being analysed are drawn from a hierarchy of different populations whose differences relate to that hierarchy. A random effects model is a special case of a mixed model.
Disruptive selectionDisruptive selection, also called diversifying selection, describes changes in population genetics in which extreme values for a trait are favored over intermediate values. In this case, the variance of the trait increases and the population is divided into two distinct groups. In this more individuals acquire peripheral character value at both ends of the distribution curve. Natural selection is known to be one of the most important biological processes behind evolution.
Sélection naturellevignette|Selon les principes de la sélection naturelle de Darwin, les pinsons des Galápagos sont issus d'une espèce souche venue du continent. La sélection s'est traduite par une spécialisation de la taille de leur bec en liaison avec leur régime alimentaire (seconde édition de son la publiée en 1845). En biologie, la est l'un des mécanismes moteurs de l'évolution des espèces qui explique le succès reproductif différentiel entre des individus d'une même espèce et le succès différentiel des gènes présents dans une population.
Sélection fréquence-dépendanteLa sélection fréquence-dépendante est un mécanisme de sélection des individus par rapport à la fréquence de leur génotype dans une population polymorphique. Plusieurs allèles d'un même gène peuvent impliquer des phénotypes différents, aussi bien au niveau purement morphologique que comportemental. Ce qui importe ici est le gain en valeur sélective qui va dépendre de la fréquence des autres phénotypes : un individu avec un phénotype considéré comme "rare" par rapport aux autres individus pourra gagner en survie ou reproduction grâce à cette rareté : on parle alors de sélection fréquence-dépendante négative.
Robust measures of scaleIn statistics, robust measures of scale are methods that quantify the statistical dispersion in a sample of numerical data while resisting outliers. The most common such robust statistics are the interquartile range (IQR) and the median absolute deviation (MAD). These are contrasted with conventional or non-robust measures of scale, such as sample standard deviation, which are greatly influenced by outliers.
Directional selectionIn population genetics, directional selection, is a mode of negative natural selection in which an extreme phenotype is favored over other phenotypes, causing the allele frequency to shift over time in the direction of that phenotype. Under directional selection, the advantageous allele increases as a consequence of differences in survival and reproduction among different phenotypes. The increases are independent of the dominance of the allele, and even if the allele is recessive, it will eventually become fixed.
Interdiction de fumerright|thumb|Symbole indiquant une interdiction de fumer. Une interdiction de fumer est un règlement intérieur ou une loi concernant le tabac qui en interdit son usage dans un lieu précis. Depuis le , cette mesure d'interdiction, qui concerne le plus souvent des lieux publics, est édictée en raison des dangers de la fumée du tabac sur la santé des non fumeurs, victimes du tabagisme passif. Cependant, il existe aussi des interdictions de fumer dans des espaces privés, notamment dans les voitures privées.
M-estimateurvignette|M-estimateur En statistique, les M-estimateurs constituent une large classe de statistiques obtenues par la minimisation d'une fonction dépendant des données et des paramètres du modèle. Le processus du calcul d'un M-estimateur est appelé M-estimation. De nombreuses méthodes d'estimation statistiques peuvent être considérées comme des M-estimateurs. Dépendant de la fonction à minimiser lors de la M-estimation, les M-estimateurs peuvent permettre d'obtenir des estimateurs plus robustes que les méthodes plus classiques, comme la méthode des moindres carrés.
