Segmented regressionSegmented regression, also known as piecewise regression or broken-stick regression, is a method in regression analysis in which the independent variable is partitioned into intervals and a separate line segment is fit to each interval. Segmented regression analysis can also be performed on multivariate data by partitioning the various independent variables. Segmented regression is useful when the independent variables, clustered into different groups, exhibit different relationships between the variables in these regions.
Quasi-experimentA quasi-experiment is an empirical interventional study used to estimate the causal impact of an intervention on target population without random assignment. Quasi-experimental research shares similarities with the traditional experimental design or randomized controlled trial, but it specifically lacks the element of random assignment to treatment or control. Instead, quasi-experimental designs typically allow the researcher to control the assignment to the treatment condition, but using some criterion other than random assignment (e.
MetascienceMetascience (also known as meta-research) is the use of scientific methodology to study science itself. Metascience seeks to increase the quality of scientific research while reducing inefficiency. It is also known as "research on research" and "the science of science", as it uses research methods to study how research is done and find where improvements can be made. Metascience concerns itself with all fields of research and has been described as "a bird's eye view of science".
Deming regressionIn statistics, Deming regression, named after W. Edwards Deming, is an errors-in-variables model which tries to find the line of best fit for a two-dimensional dataset. It differs from the simple linear regression in that it accounts for errors in observations on both the x- and the y- axis. It is a special case of total least squares, which allows for any number of predictors and a more complicated error structure.
Spurious relationshipIn statistics, a spurious relationship or spurious correlation is a mathematical relationship in which two or more events or variables are associated but not causally related, due to either coincidence or the presence of a certain third, unseen factor (referred to as a "common response variable", "confounding factor", or "lurking variable"). An example of a spurious relationship can be found in the time-series literature, where a spurious regression is a one that provides misleading statistical evidence of a linear relationship between independent non-stationary variables.
Régression vers la moyenneEn statistique, la régression vers la moyenne décrit le phénomène suivant : si une variable est extrême à sa première mesure, elle va généralement se rapprocher de la moyenne à sa seconde mesure. Si elle est extrême à sa seconde mesure elle va tendre à être proche de la moyenne à sa première mesure. Afin d'éviter des inférences erronées, la régression vers la moyenne doit être considérée à la base de la conception des expériences scientifiques et prise en compte lors de l'interprétation des données.
Régression non paramétriqueLa régression non paramétrique est une forme d'analyse de la régression dans lequel le prédicteur, ou fonction d'estimation, ne prend pas de forme prédéterminée, mais est construit selon les informations provenant des données. La régression non paramétrique exige des tailles d'échantillons plus importantes que celles de la régression basée sur des modèles paramétriques parce que les données doivent fournir la structure du modèle ainsi que les estimations du modèle. On dispose de données numériques que l'on suppose corrélées.
Corrélation (statistiques)En probabilités et en statistique, la corrélation entre plusieurs variables aléatoires ou statistiques est une notion de liaison qui contredit leur indépendance. Cette corrélation est très souvent réduite à la corrélation linéaire entre variables quantitatives, c’est-à-dire l’ajustement d’une variable par rapport à l’autre par une relation affine obtenue par régression linéaire. Pour cela, on calcule un coefficient de corrélation linéaire, quotient de leur covariance par le produit de leurs écarts types.
Taille d'effetEn statistique, une taille d'effet est une mesure de la force de l'effet observé d'une variable sur une autre et plus généralement d'une inférence. La taille d'un effet est donc une grandeur statistique descriptive calculée à partir de données observées empiriquement afin de fournir un indice quantitatif de la force de la relation entre les variables et non une statistique inférentielle qui permettrait de conclure ou non si ladite relation observée dans les données existe bien dans la réalité.
AlcoolémieL’alcoolémie ou éthanolémie est la concentration d'alcool éthylique (éthanol) dans le sang. Elle s'exprime généralement en grammes par litre (ou en milligrammes par ou en millimoles par litre de sang). Ce n'est pas un taux, masse d'éthanol dans une masse de sang, exprimée souvent en g pour 100 g. Elle se mesure également, de façon indirecte, d'après la concentration d'alcool dans l'air expiré (il se mesure également en milligrammes par litre d'air).
Éthanol cellulosiqueL'éthanol cellulosique (ou ceetol) est un biocarburant de transport fabriqué à partir de déchets agricoles et ligneux, ainsi que d'arbres à croissance rapide. La paille de blé, la canne à sucre, le maïs, les déchets ligneux, le panic érigé et le peuplier constituent autant de sources potentielles. Les sous-produits végétaux servent à produire l'énergie requise pour la fabrication de l'éthanol cellulosique. Son potentiel de réduction des émissions de gaz à effet de serre est supérieur à celui de l'éthanol traditionnel fabriqué à partir de céréales.
Interaction fortethumb|250px|alt=Représentation des quarks dans un proton : deux quarks Up et un quark Down, chacun d'un couleur différente, liés par l'interaction forte.|L'interaction forte lie les quarks dans les nucléons, ici dans un proton. L'interaction forte, ou force forte, appelée parfois force de couleur, ou interaction nucléaire forte, est l'une des trois interactions entre particules élémentaires de la matière dans le modèle standard aux côtés de l'interaction électromagnétique et de l'interaction faible.
