Test de LeveneEn statistique, le Test de Levene est une statistique déductive utilisée pour évaluer l'égalité de variance pour une variable calculée pour deux groupes ou plus. Certaines procédures statistiques courantes supposent que les variances des populations à partir desquelles différents échantillons sont prélevés sont égales. Le test de Levene évalue cette hypothèse. Il teste l'hypothèse nulle que les variances de population sont égales (appelées « homogénéité de la variance » ou homoscédasticité).
Théorie des typesEn mathématiques, logique et informatique, une théorie des types est une classe de systèmes formels, dont certains peuvent servir d'alternatives à la théorie des ensembles comme fondation des mathématiques. Ils ont été historiquement introduits pour résoudre le paradoxe d'un axiome de compréhension non restreint. En théorie des types, il existe des types de base et des constructeurs (comme celui des fonctions ou encore celui du produit cartésien) qui permettent de créer de nouveaux types à partir de types préexistant.
Sûreté du typageLa sûreté du typage est un principe permettant d'améliorer la qualité de la programmation. Dans les langages à typage statique, l'un des objectifs est d'intercepter les erreurs de type de données lors de la compilation. Un type peut être vu comme un ensemble de valeurs et un ensemble d'opérateurs. La programmation objet a introduit les notions d'objets, messages, classes, héritage. Il est tentant de faire coller les classes à des types.
Coverage probabilityIn statistics, the coverage probability, or coverage for short, is the probability that a confidence interval or confidence region will include the true value (parameter) of interest. It can be defined as the proportion of instances where the interval surrounds the true value as assessed by long-run frequency. The fixed degree of certainty pre-specified by the analyst, referred to as the confidence level or confidence coefficient of the constructed interval, is effectively the nominal coverage probability of the procedure for constructing confidence intervals.
COMMANDCOMMAND (programme exécutable : COMMAND.COM) est un interpréteur de commandes standard pour les systèmes compatibles MS-DOS comme PC-DOS et IBM-DOS. Il est livré par défaut avec ces systèmes. Il existe d'autres interpréteurs pour les systèmes MS-DOS ultérieurs à ce logiciel, notamment 4DOS qui lui ajoute des fonctionnalités supplémentaires. On ne les confondra pas avec Cmd, qui est l'interpréteur de commande standard des systèmes postérieurs à MS-DOS comme Windows NT (Windows 2000, Windows XP...) et OS/2.
Inférence de typesL'inférence de types est un mécanisme qui permet à un compilateur ou un interpréteur de rechercher automatiquement les types associés à des expressions, sans qu'ils soient indiqués explicitement dans le code source. Il s'agit pour le compilateur ou l'interpréteur de trouver le type le plus général que puisse prendre l'expression. Les avantages à disposer de ce mécanisme sont multiples : le code source est plus aéré, le développeur n'a pas à se soucier de retenir les noms de types, l'interpréteur fournit un moyen au développeur de vérifier (en partie) le code qu'il a écrit et le programme est peu modifié en cas de changement de structure de données.
Pivotal quantityIn statistics, a pivotal quantity or pivot is a function of observations and unobservable parameters such that the function's probability distribution does not depend on the unknown parameters (including nuisance parameters). A pivot quantity need not be a statistic—the function and its value can depend on the parameters of the model, but its distribution must not. If it is a statistic, then it is known as an ancillary statistic. More formally, let be a random sample from a distribution that depends on a parameter (or vector of parameters) .
Loi normaleEn théorie des probabilités et en statistique, les lois normales sont parmi les lois de probabilité les plus utilisées pour modéliser des phénomènes naturels issus de plusieurs événements aléatoires. Elles sont en lien avec de nombreux objets mathématiques dont le mouvement brownien, le bruit blanc gaussien ou d'autres lois de probabilité. Elles sont également appelées lois gaussiennes, lois de Gauss ou lois de Laplace-Gauss des noms de Laplace (1749-1827) et Gauss (1777-1855), deux mathématiciens, astronomes et physiciens qui l'ont étudiée.
Type (informatique)vignette|Présentation des principaux types de données. En programmation informatique, un type de donnée, ou simplement un type, définit la nature des valeurs que peut prendre une donnée, ainsi que les opérateurs qui peuvent lui être appliqués. La plupart des langages de programmation de haut niveau offrent des types de base correspondant aux données qui peuvent être traitées directement — à savoir : sans conversion ou formatage préalable — par le processeur.
Conversion de typeEn informatique la conversion de type, le transtypage ou la coercition (cast en anglais) est le fait de convertir une valeur d'un type (source) dans un autre (cible). On distingue trois formes de conversion (dont un seul mérite vraiment le nom de conversion) suivant la relation de sous-typage existant entre les types source et cible : la conversion entre types incomparables ; la coercition ascendante (transtypage vers le haut) ; la coercition descendante (transtypage vers le bas). C'est la coercition la plus ancienne historiquement.
Type dépendantEn Informatique et en Logique, un type dépendant est un type qui peut dépendre d'une valeur définie dans le langage typé. Les langages Agda et Gallina (de l'assistant de preuve Coq) sont des exemples de langages à type dépendant. Les types dépendants permettent par exemple de définir le type des listes à n éléments. Voici un exemple en Coq. Inductive Vect (A: Type): nat -> Type := | nil: Vect A 0 | cons (n: nat) (x: A) (t: Vect A n): Vect A (S n).
Test du χ² de PearsonEn statistique, le test du χ2 de Pearson ou test du χ2 d'indépendance est un test statistique qui s'applique sur des données catégorielles pour évaluer la probabilité de retrouver la différence de répartition observée entre les catégories si celles-ci étaient indépendantes dans le processus de répartition sous-jacent. Il convient aux données non-appariées prises sur de grands échantillons (n>30). Il est le test du χ2 le plus communément utilisé (comparativement aux autres tests du χ2 tels que le test du χ2 de Yates, le test du rapport de vraisemblance ou le test du porte-manteau.
