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.
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.
Data structure diagramA data structure diagram (DSD) is the visual representation of a certain kind of data model that contains entities, their relationships, and the constraints that are placed on them. It is an older alternative to the entity–relationship model. The basic graphic notation elements of DSDs are boxes which represent entities. Arrow symbols represent relationships. Data structure diagrams are most useful for documenting complex data entities. A data structure diagram is a diagram type that is used to depict the structure of data elements in the data dictionary.
Cross-covarianceIn probability and statistics, given two stochastic processes and , the cross-covariance is a function that gives the covariance of one process with the other at pairs of time points. With the usual notation for the expectation operator, if the processes have the mean functions and , then the cross-covariance is given by Cross-covariance is related to the more commonly used cross-correlation of the processes in question.
Singular spectrum analysisIn time series analysis, singular spectrum analysis (SSA) is a nonparametric spectral estimation method. It combines elements of classical time series analysis, multivariate statistics, multivariate geometry, dynamical systems and signal processing. Its roots lie in the classical Karhunen (1946)–Loève (1945, 1978) spectral decomposition of time series and random fields and in the Mañé (1981)–Takens (1981) embedding theorem. SSA can be an aid in the decomposition of time series into a sum of components, each having a meaningful interpretation.
Graphisme d'information en FranceL’infographie de presse est le domaine professionnel ayant pour objet les graphiques destinés à mettre en image des informations généralement statistiques au moyen de diagrammes associés à des dessins. Les formes les plus répandues de diagrammes sont les histogrammes, les diagrammes circulaires (ou en camembert), en bâtons ou encore en araignée. Mais elle s'illustre également sous forme de cartes, de schémas ou de toute image servant à synthétiser des informations.
Cum hoc ergo propter hocCum hoc ergo propter hoc (latin signifiant avec ceci, donc à cause de ceci) est un sophisme qui consiste à prétendre que si deux événements sont corrélés, alors, il y a un lien de cause à effet entre les deux. La confusion entre corrélation et causalité est appelée effet cigogne en zététique (en référence à la corrélation trompeuse entre le nombre de nids de cigognes et celui des naissances humaines) ; en science et particulièrement en statistique cette erreur est rappelée par la phrase « la corrélation n'implique pas la causalité », en latin : cum hoc sed non propter hoc (avec ceci, cependant pas à cause de ceci).
Spectrum (physical sciences)In the physical sciences, the term spectrum was introduced first into optics by Isaac Newton in the 17th century, referring to the range of colors observed when white light was dispersed through a prism. Soon the term referred to a plot of light intensity or power as a function of frequency or wavelength, also known as a spectral density plot. Later it expanded to apply to other waves, such as sound waves and sea waves that could also be measured as a function of frequency (e.g., noise spectrum, sea wave spectrum).
Déni du réchauffement climatiquevignette| Dérision du déni du réchauffement climatique. Le « déni du réchauffement climatique » est une attitude de dénégation face au consensus scientifique sur le réchauffement climatique. Certaines personnes admettent qu'il y a un réel changement, allant dans le sens d'un réchauffement global, mais nient que ce changement a une origine ou une part anthropique ; ils l'attribuent exclusivement aux variations naturelles du climat.
Processus stationnairePour accéder aux propriétés essentielles d'un signal physique il peut être commode de le considérer comme une réalisation d'un processus aléatoire (voir quelques précisions dans Processus continu). Le problème est largement simplifié si le processus associé au signal peut être considéré comme un processus stationnaire, c'est-à-dire si ses propriétés statistiques caractérisées par des espérances mathématiques sont indépendantes du temps.
Pearson correlation coefficientIn statistics, the Pearson correlation coefficient (PCC) is a correlation coefficient that measures linear correlation between two sets of data. It is the ratio between the covariance of two variables and the product of their standard deviations; thus, it is essentially a normalized measurement of the covariance, such that the result always has a value between −1 and 1. As with covariance itself, the measure can only reflect a linear correlation of variables, and ignores many other types of relationships or correlations.
Réchauffement climatiquevignette|redresse=1.35|Températures moyennes de l'air en surface de 2011 à 2020 par rapport à une moyenne de référence de 1951 à 1980. vignette|redresse=1.35|Température observée par la NASA par rapport à la moyenne de 1850-1900 comme référence préindustrielle. Le principal facteur d'augmentation des températures mondiales à l'ère industrielle est l'activité humaine, les forces naturelles ajoutant de la variabilité. vignette|redresse=1.35|L'énergie circule entre l'espace, l'atmosphère et la surface de la Terre.
