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Séance de cours

Approche d'imputation

Description

Cette séance de cours porte sur le concept d'imputation dans le calcul de l'inventaire du cycle de vie, en discutant de l'attribution des intrants et des extrants sur la base de différents critères tels que les propriétés physiques, les valeurs économiques et les relations mutuelles. Divers exemples sont fournis pour illustrer le processus d'imputation, y compris les imputations basées sur la masse, l'économie et l'énergie.

Source officielle

Concepts associés (6)

Imputation (statistique)

En statistique, l’imputation désigne le processus de remplacement des données manquantes avec des valeurs substituées. Quand un point de données est substitué, on parle d’imputation unitaire ; quand une composante de point de données est substituée, on parle d’imputation d'items. Des données manquantes peuvent être à l'origine de trois types de problèmes : elles peuvent introduire une quantité importante de biais statistiques ; elles peuvent rendre le traitement et l'analyse des données plus laborieux ; elles peuvent réduire l'efficacité des méthodes statistiques.

Données manquantes

En statistiques, les données manquantes ou les valeurs manquantes se produisent lorsqu’aucune valeur de données n’est représentée pour une variable pour une observation donnée. Les données manquantes sont courantes et peuvent avoir un effet significatif sur l'inférence, les performances de prédiction ou toute autre utilisation faite avec les données. Des données manquantes peuvent exister dans les données en raison d'une « omission de réponse » pour l'observation donnée.

Analyse des données

L’analyse des données (aussi appelée analyse exploratoire des données ou AED) est une famille de méthodes statistiques dont les principales caractéristiques sont d'être multidimensionnelles et descriptives. Dans l'acception française, la terminologie « analyse des données » désigne donc un sous-ensemble de ce qui est appelé plus généralement la statistique multivariée. Certaines méthodes, pour la plupart géométriques, aident à faire ressortir les relations pouvant exister entre les différentes données et à en tirer une information statistique qui permet de décrire de façon plus succincte les principales informations contenues dans ces données.

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.

Intimate relationship

An intimate relationship is an interpersonal relationship that involves physical or emotional intimacy. Although an intimate relationship is commonly a sexual relationship, it may also be a non-sexual relationship involving family or friends. Emotional intimacy is an essential aspect of a healthy . Feelings of liking or loving may prompt physical intimacy. However, emotional intimacy may or may not be present alongside physical intimacy depending on the relationship.

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Séances de cours associées (3)

Manipulation des données : modèles de données et embrouillement

Examine les éléments fondamentaux de la gestion des données, y compris les modèles, les sources et les querelles, en soulignant l'importance de comprendre et de résoudre les problèmes de données.

Inférence semiparamétrique pour les données manquantes

Explore l'inférence semi-paramétrique pour les données manquantes et non aléatoires, en abordant les défis de l'analyse statistique et en proposant un estimateur double-robuste.

Invariance, causalité et robustesse

Explore l'invariance, la causalité et la robustesse de l'analyse des données, en abordant les défis et les implications pour la généralisation de la distribution.