Coefficient de déterminationvignette|Illustration du coefficient de détermination pour une régression linéaire. Le coefficient de détermination est égal à 1 moins le rapport entre la surface des carrés bleus et la surface des carrés rouges. En statistique, le coefficient de détermination linéaire de Pearson, noté R ou r, est une mesure de la qualité de la prédiction d'une régression linéaire. où n est le nombre de mesures, la valeur de la mesure , la valeur prédite correspondante et la moyenne des mesures.
Distance de CookEn statistique, la distance de Cook est couramment utilisée pour estimer l'influence d'une donnée lors de l'utilisation de méthodes des moindres carrés. Dans le cas général, de l'utilisation de la méthode des moindres carrés, la distance de Cook peut être utilisée de plusieurs façons : pour indiquer les données qu'il serait intéressant de vérifier; pour indiquer les régions de l'espace de conception où il serait bon d'être en mesure d'obtenir plus de points de données. Ce nom vient du statisticien américain R.
Omitted-variable biasIn statistics, omitted-variable bias (OVB) occurs when a statistical model leaves out one or more relevant variables. The bias results in the model attributing the effect of the missing variables to those that were included. More specifically, OVB is the bias that appears in the estimates of parameters in a regression analysis, when the assumed specification is incorrect in that it omits an independent variable that is a determinant of the dependent variable and correlated with one or more of the included independent variables.
Sélection de caractéristiqueLa sélection de caractéristique (ou sélection d'attribut ou de variable) est un processus utilisé en apprentissage automatique et en traitement de données. Il consiste, étant donné des données dans un espace de grande dimension, à trouver un sous-sensemble de variables pertinentes. C'est-à-dire que l'on cherche à minimiser la perte d'information venant de la suppression de toutes les autres variables. C'est une méthode de réduction de la dimensionnalité. Extraction de caractéristique Catégorie:Apprentissage
Donnée aberrantevignette|Ce graphique permet de visualiser la répartition de doyens selon leur âge de décès et l'âge de décès moyen des doyens de leur époque. Le record de longévité de Jeanne Calment constitue une anomalie statistique qui continue d'intriguer les gérontologues. En statistique, une donnée aberrante (anglais outlier) est une valeur ou une observation qui est « distante » des autres observations effectuées sur le même phénomène, c'est-à-dire qu'elle contraste grandement avec les valeurs « normalement » mesurées.
Variable catégorielleEn statistique, une variable qualitative, une variable catégorielle, ou bien un facteur est une variable qui prend pour valeur des modalités, des catégories ou bien des niveaux, par opposition aux variables quantitatives qui mesurent sur chaque individu une quantité. Les modalités (ou les valeurs) qu’elle prend peuvent être désignés en toutes lettre par des noms , comme par exemple: les modalités du sexe sont : Masculin et Féminin les modalités de la couleurs des yeux sont : Bleu, Marron, Noir et Vert ; les modalités de la variable mention au Bac sont : TB, B, AB et P.
Observational studyIn fields such as epidemiology, social sciences, psychology and statistics, an observational study draws inferences from a sample to a population where the independent variable is not under the control of the researcher because of ethical concerns or logistical constraints. One common observational study is about the possible effect of a treatment on subjects, where the assignment of subjects into a treated group versus a control group is outside the control of the investigator.
Multilevel modelMultilevel models (also known as hierarchical linear models, linear mixed-effect model, mixed models, nested data models, random coefficient, random-effects models, random parameter models, or split-plot designs) are statistical models of parameters that vary at more than one level. An example could be a model of student performance that contains measures for individual students as well as measures for classrooms within which the students are grouped.
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 de PoissonEn statistique, la régression de Poisson est un modèle linéaire généralisé utilisé pour les données de comptage et les tableaux de contingence. Cette régression suppose que la variable réponse Y suit une loi de Poisson et que le logarithme de son espérance peut être modélisé par une combinaison linéaire de paramètre inconnus. Soit un vecteur de variables indépendantes, et la variable que l'on cherche à prédire. Réaliser une régression de Poisson revient à supposer que suit une loi de Poisson de paramètre , avec et les paramètres de la régression à estimer, et le produit scalaire standard de .
Régression quantileLes régressions quantiles sont des outils statistiques dont l’objet est de décrire l’impact de variables explicatives sur une variable d’intérêt. Elles permettent une description plus riche que les régressions linéaires classiques, puisqu’elles s’intéressent à l’ensemble de la distribution conditionnelle de la variable d’intérêt et non seulement à la moyenne de celle-ci. En outre, elles peuvent être plus adaptées pour certains types de données (variables censurées ou tronquées, présence de valeurs extrêmes, modèles non linéaires.
Résidu (statistiques)In statistics and optimization, errors and residuals are two closely related and easily confused measures of the deviation of an observed value of an element of a statistical sample from its "true value" (not necessarily observable). The error of an observation is the deviation of the observed value from the true value of a quantity of interest (for example, a population mean). The residual is the difference between the observed value and the estimated value of the quantity of interest (for example, a sample mean).
