Indicateur de dispersionEn statistique, un indicateur de dispersion mesure la variabilité des valeurs d’une série statistique. Il est toujours positif et d’autant plus grand que les valeurs de la série sont étalées. Les plus courants sont la variance, l'écart-type et l'écart interquartile. Ces indicateurs complètent l’information apportée par les indicateurs de position ou de tendance centrale, mesurés par la moyenne ou la médiane. Dans la pratique, c'est-à-dire dans l'industrie, les laboratoires ou en métrologie, où s'effectuent des mesurages, cette dispersion est estimée par l'écart type.
Causalitévignette|Exemple classique de la chute d'un domino causé par la chute d'un autre. En science, en philosophie et dans le langage courant, la causalité désigne la relation de cause à effet. la cause, corrélat de l'effet, c'est . C'est ce qui produit l'effet ; la causalité est le . Autrement dit, la causalité est l'influence par laquelle un événement, un processus, un état ou un objet (une cause) contribue à la production d'un autre événement, processus, état ou objet (un effet) considéré comme sa conséquence.
Causalité au sens de GrangerLa causalité a été introduite dans l'analyse économétrique par Wiener (1956) et Granger (1969). À l'origine, on retrouve la formalisation de la notion de causalité en physique, notamment dans les travaux d'Isaac Newton sur la force motrice (cause) et le changement de mouvement (effet). Dans ce cas, la notion de causalité traduit un principe d’après lequel si un phénomène est la cause d’un autre phénomène, nommé « effet », alors ce dernier ne peut pas précéder la cause.
Inférence causaleL'inférence causale est le processus par lequel on peut établir une relation de causalité entre un élément et ses effets. C'est un champ de recherche à la croisée des statistiques, de l'économétrie, de l'épidémiologie, de la méthodologie politique et de l'intelligence artificielle. En 1920, Sewall Wright développe la première path analysis. Cette analyse graphique des relations de causalité entre les variables constitue selon Judea Pearl un travail pionnier dans l'inférence causale.
Destruction de la couche d'ozoneLa destruction (ou dégradation) de la couche d'ozone est un amincissement voire une disparition de cette couche qui résulte d'un déséquilibre entre la production et la destruction de l’ozone dans la stratosphère. L'épaisseur de la couche d'ozone est mesurée en unité Dobson (DU), 1 DU correspondant à molécules d'ozone par mètre carré. Elle varie autour du globe en fonction de la latitude et des saisons. La couche est mince au niveau de l’équateur (environ 270 DU) et plus épaisse au niveau des pôles (environ 300 DU), elle est plus mince en automne et plus épaisse au printemps.
OzoneL'ozone (de l'allemand Ozon, dérivé du grec ozô « exhaler une odeur »), ou trioxygène, est une substance de formule chimique : ses molécules sont triatomiques, formées de trois atomes d'oxygène. L'ozone est ainsi une variété allotropique de l'oxygène, mais bien moins stable que le dioxygène , en lequel il tend naturellement à se décomposer. Il se liquéfie à () sous forme d'un liquide bleu foncé et se solidifie à () en un solide pourpre. À température ambiante, c'est un gaz bleu pâle, voire incolore, qui se démarque par son odeur.
Ozone troposphériqueL’ozone troposphérique parfois qualifié de mauvais ozone est l'ozone () formé dans la troposphère (basse atmosphère). C'est un gaz à effet de serre (forçage radiatif moyen estimé à +0,35 (± 0,15) W/m2 et un polluant majeur dont la concentration dans la troposphère a selon le GIEC (2001) doublé, voire triplé, au cours du . Son taux varie considérablement dans le temps et l'espace ; de au-dessus des océans tropicaux à plus de dans les couches hautes de la troposphère, au contact de la stratosphère et au-dessus des zones urbaines très polluées.
DonnéeUne donnée est ce qui est connu et qui sert de point de départ à un raisonnement ayant pour objet la détermination d'une solution à un problème en relation avec cette donnée. Cela peut être une description élémentaire qui vise à objectiver une réalité, le résultat d'une comparaison entre deux événements du même ordre (mesure) soit en d'autres termes une observation ou une mesure. La donnée brute est dépourvue de tout raisonnement, supposition, constatation, probabilité.
Couche d'ozonevignette|Modélisation de la disparition de la couche d'ozone : Ce qui serait arrivé si les CFC n'avaient pas été interdits La couche d'ozone ou ozonosphère est la partie de la stratosphère de la Terre qui contient une quantité relativement importante d'ozone (concentration de l'ordre de un pour cent mille). À haute altitude, la couche d'ozone est utile : elle absorbe la plus grande partie du rayonnement solaire ultraviolet dangereux pour les organismes. Elle a donc un rôle protecteur pour les êtres vivants et les écosystèmes.
Analyse des donnéesL’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.
Cycle ozone-oxygènevignette|Cycle de Chapman Le cycle ozone-oxygène est le processus par lequel l'ozone est continuellement régénéré dans la stratosphère, en passant par la conversion du rayonnement ultraviolet (UV) en chaleur. Étudié par Sydney Chapman vers les années 1930. Le processus est communément appelé le cycle de Chapman par les scientifiques. La plupart de la production d'ozone se produit dans la zone tropicale supérieure de la stratosphère et de la mésosphère. La masse totale de la couche d'ozone produites par jour sur la terre est d'environ de tonnes métriques.
Big dataLe big data ( « grosses données » en anglais), les mégadonnées ou les données massives, désigne les ressources d’informations dont les caractéristiques en termes de volume, de vélocité et de variété imposent l’utilisation de technologies et de méthodes analytiques particulières pour créer de la valeur, et qui dépassent en général les capacités d'une seule et unique machine et nécessitent des traitements parallélisés. L’explosion quantitative (et souvent redondante) des données numériques permet une nouvelle approche pour analyser le monde.
