Plan factorielthumb|right|Expériences statistiques : à gauche, un plan factoriel et, à droite, la surface de réponse obtenue par la méthode des surfaces de réponses En statistiques, un plan factoriel est une expérience qui consiste à choisir des valeurs pour chacun des facteurs en faisant varier simultanément tous les facteurs, de façon exhaustive ou non. Le nombre d'essais peut alors devenir très grand, i.e. on a une explosion combinatoire. Une telle expérience permet l'étude de l'effet de chaque variable sur le processus, ainsi que l'étude de la dépendance entre les variables.
Plan d'expériencesOn nomme plan d'expériences (en anglais, design of experiments ou DOE) la suite ordonnée d'essais d'une expérimentation, chacun permettant d'acquérir de nouvelles connaissances en maîtrisant un ou plusieurs paramètres d'entrée pour obtenir des résultats validant un modèle avec une bonne économie de moyens (nombre d'essais le plus faible possible, par exemple). Un exemple classique est le « plan en étoile » où en partant d'un jeu de valeurs choisi pour les paramètres d'un essai central, on complète celui-ci par des essais où chaque fois un seul des facteurs varie « toutes choses égales par ailleurs ».
Fractional factorial designIn statistics, fractional factorial designs are experimental designs consisting of a carefully chosen subset (fraction) of the experimental runs of a full factorial design. The subset is chosen so as to exploit the sparsity-of-effects principle to expose information about the most important features of the problem studied, while using a fraction of the effort of a full factorial design in terms of experimental runs and resources.
Optimal designIn the design of experiments, optimal designs (or optimum designs) are a class of experimental designs that are optimal with respect to some statistical criterion. The creation of this field of statistics has been credited to Danish statistician Kirstine Smith. In the design of experiments for estimating statistical models, optimal designs allow parameters to be estimated without bias and with minimum variance. A non-optimal design requires a greater number of experimental runs to estimate the parameters with the same precision as an optimal design.
Méthode des surfaces de réponsesthumb|Expériences statistiques : à gauche, un plan factoriel et, à droite, la surface de réponses obtenue par MSR. En statistiques, la méthode des surfaces de réponses (MSR) a pour but d'explorer les relations entre les variables dépendantes et indépendantes impliquées dans une expérience. Elle est due aux travaux de 1951 de George Box et K. B. Wilson. L'idée principale de leur méthode est l'utilisation d'une séquence d'expériences. Box et Wilson suggèrent d'utiliser un modèle à polynôme de second degré, mais concèdent que ce modèle n'est qu'une approximation.
Interaction (statistiques)Une interaction, en statistiques, peut survenir lorsqu'on considère la relation entre deux variables ou plus. Le terme "interaction" est donc utilisé pour décrire une situation dans laquelle l'influence d'une variable dépend de l'état de la seconde (ce qui est ce cas, lorsque les deux variables ne sont pas additives). Le plus souvent, les interactions apparaissent dans le contexte des analyses de régression. La présence d'interactions peut avoir des implications importantes pour l'interprétation des modèles statistiques.
Design numériquevignette|366x366px Incluant l’ensemble des pratiques utilisant des matières informatisées comme moyen et comme fin dans la conception, le design numérique (également appelé design d'interaction ou design interactif) définit les structures et comportements de systèmes interactifs. Apparaissant comme un nouveau champ issu de la révolution numérique, il réinvente la manière de façonner le design en mettant l’accent sur l’expérience de l’acteur et non l’objet en soi.
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.
Interactions homme-machinethumb|Personne plongée dans la réalité virtuelle grâce à un visiocasque et un gant électronique. thumb|L'interface homme-machine d'un des ordinateurs de bord des missions Apollo. L'interaction Homme-machine (ou interaction humain-machine), appelée IHM, s’intéresse à la conception et au développement de systèmes interactifs en prenant en compte ses impacts sociétaux et éthiques. Les humains interagissent avec les ordinateurs qui les entourent et cette interaction nécessite des interfaces qui facilitent la communication entre l'humain et la machine.
BalloonA balloon is a flexible bag that can be inflated with a gas, such as helium, hydrogen, nitrous oxide, oxygen, and air. For special tasks, balloons can be filled with smoke, liquid water, granular media (e.g. sand, flour or rice), or light sources. Modern day balloons are made from materials such as rubber, latex, polychloroprene, or a nylon fabric, and can come in many different colors. Some early balloons were made of dried animal bladders, such as the pig bladder.
Ballon (aéronef)thumb|300px|Iconographie des débuts de l'aérostation. Un ballon est un aérostat non motorisé qui peut rester en sustentation dans l'air en raison de sa portance dans l'atmosphère terrestre. Un ballon peut être libre, se déplaçant avec le vent, ou amarré à un point fixe (ballon captif). Il est distinct d'un dirigeable, qui est un aérostat motorisé qui peut se propulser dans l'air d'une manière contrôlée. thumb|Premier envol d'une montgolfière (1783). thumb|Premier vol d'un ballon à gaz au Champ de Mars à Paris en 1783.
Ballon d'observationvignette|droite|Ballon d'observation captif lancé depuis le , avec deux membres d'équipage en 1922. Les ballons d'observation sont des aérostats à usage militaire destinés au renseignement et à l'observation d'artillerie. Ils sont employés dès les guerres de la Révolution française, largement utilisés durant la Première Guerre mondiale et aussi par la suite. L'ingénieur Charles Renard développe en 1880 un ballon captif mobile. En 1898, August von Parseval conçoit le Drachen, qui aura le même usage.
Ballon stratosphériquethumb|Lancement d'un ballon stratosphérique Un ballon stratosphérique est un aérostat capable d'atteindre la stratosphère. Les ballons stratosphériques sont utilisés pour les prévisions météorologiques, pour effectuer des mesures de composition de l'atmosphère, pour réaliser des expériences d'astronomie, et pour des missions d'observation civile ou militaire. Le plafond de vol d'un ballon stratosphérique est d'environ 50 km et la durée du vol est comprise selon le type entre quelques heures et quelques mois.
Ballon captifvignette|Le Ballon de Paris vu du Parc André-Citroën en 2012.|alt= Le ballon captif est un type d'aérostat, un ballon relié au sol par un câble et piloté par un aérostier. La différence avec un ballon à gaz est qu'il est de même gonflé par un gaz plus léger que l'air, aujourd'hui de l'hélium, mais retenu par un câble enroulé sur une grosse bobine de treuil située sous le sol. Au fur et à mesure que la bobine se déroule, le ballon monte et soulève la nacelle, les passagers ou la charge utile naturellement à l'analogue d'un ascenseur, mais souvent sans rail de guidage amenant quelques balancements longitudinaux en cas de vent.
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.
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.
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.
