Analyse spatialevignette|200px|Carte de cas de choléra pendant l'épidémie de 1854 à Londres L'analyse spatiale est une approche géographique qui étudie les localisations et les interactions spatiales en tant que composantes actives des fonctionnements sociétaux. Elle part du postulat selon lequel l'espace est acteur organisé. C'est une science nomothétique donc elle vise à proposer une approche modélisée de l'espace géographique en mettant en évidence des formes récurrentes d'organisation spatiales et des théories, notamment à travers diverses notions-clés : distance, réseaux, structure, .
Signification statistiquevignette|statistique En statistiques, le résultat d'études qui portent sur des échantillons de population est dit statistiquement significatif lorsqu'il semble exprimer de façon fiable un fait auquel on s'intéresse, par exemple la différence entre 2 groupes ou une corrélation entre 2 données. Dit autrement, il est alors très peu probable que ce résultat apparent soit en fait trompeur s'il n'est pas dû, par exemple, à un , trop petit ou autrement non représentatif (surtout si la population est très diverse).
Test statistiqueEn statistiques, un test, ou test d'hypothèse, est une procédure de décision entre deux hypothèses. Il s'agit d'une démarche consistant à rejeter ou à ne pas rejeter une hypothèse statistique, appelée hypothèse nulle, en fonction d'un échantillon de données. Il s'agit de statistique inférentielle : à partir de calculs réalisés sur des données observées, on émet des conclusions sur la population, en leur rattachant des risques d'être erronées. Hypothèse nulle L'hypothèse nulle notée H est celle que l'on considère vraie a priori.
Générateur de nombres aléatoiresUn générateur de nombres aléatoires, random number generator (RNG) en anglais, est un dispositif capable de produire une suite de nombres pour lesquels il n'existe aucun lien calculable entre un nombre et ses prédécesseurs, de façon que cette séquence puisse être appelée « suite de nombres aléatoires ». Par extension, on utilise ce terme pour désigner des générateurs de nombres pseudo aléatoires, pour lesquels ce lien calculable existe, mais ne peut pas « facilement » être déduit.
Geographic information retrievalGeographic information retrieval (GIR) or geographical information retrieval systems are search tools for searching the Web, enterprise documents, and mobile local search that combine traditional text-based queries with location querying, such as a map or placenames. Like traditional information retrieval systems, GIR systems index text and information from structured and unstructured documents, and also augment those indices with geographic information.
Système d'information géographiqueUn système d'information géographique ou SIG (en anglais, geographic information system ou GIS) est un système d'information conçu pour recueillir, stocker, traiter, analyser, gérer et présenter tous les types de données spatiales et géographiques. L’acronyme SIG est parfois utilisé pour définir les « sciences de l’information géographique » ou « études sur l’information géospatiale ». Cela se réfère aux carrières ou aux métiers qui impliquent l'usage de systèmes d’information géographique et, dans une plus large mesure, qui concernent les disciplines de la géo-informatique (ou géomatique).
Système canadien d'information géographiqueLe Système d’Information Géographique du Canada (Canada Geographic Information System ou CGIS en anglais) est une base de données d'informations géographiques du Canada. Le système a été développé durant les années 1950 et 1960 dans le but d’aider à gérer l’utilisation du territoire et contrôler les ressources du pays. En effet, à cette époque, le Canada commençait à éprouver des problèmes liés à l’immensité de son territoire et à la disponibilité de ses ressources.
Geographic information scienceGeographic information science (GIScience, GISc) or geoinformation science is a scientific discipline at the crossroads of computational science, social science, and natural science that studies geographic information, including how it represents phenomena in the real world, how it represents the way humans understand the world, and how it can be captured, organized, and analyzed. It is a sub-field of geography, specifically part of technical geography.
Hasardvignette|Les jeux de dés sont des symboles du hasard (jeux de hasard). vignette|Tyché ou Fortuna et sa corne d'abondance (fortune, hasard, en grec ancien, sort en latin) déesse allégorique gréco-romaine de la chance, des coïncidences, de la fortune, de la prospérité, de la destinée...|alt= Le hasard est le principe déclencheur d'événements non liés à une cause connue. Il peut être synonyme de l'« imprévisibilité », de l'« imprédictibilité », de fortune ou de destin.
Spatial statisticsSpatial statistics is a field of applied statistics dealing with spatial data. It involves stochastic processes (random fields, point processes), sampling, smoothing and interpolation, regional (areal unit) and lattice (gridded) data, point patterns, as well as and stereology.
Inférence statistiquevignette|Illustration des 4 principales étapes de l'inférence statistique L'inférence statistique est l'ensemble des techniques permettant d'induire les caractéristiques d'un groupe général (la population) à partir de celles d'un groupe particulier (l'échantillon), en fournissant une mesure de la certitude de la prédiction : la probabilité d'erreur. Strictement, l'inférence s'applique à l'ensemble des membres (pris comme un tout) de la population représentée par l'échantillon, et non pas à tel ou tel membre particulier de cette population.
Random assignmentRandom assignment or random placement is an experimental technique for assigning human participants or animal subjects to different groups in an experiment (e.g., a treatment group versus a control group) using randomization, such as by a chance procedure (e.g., flipping a coin) or a random number generator. This ensures that each participant or subject has an equal chance of being placed in any group. Random assignment of participants helps to ensure that any differences between and within the groups are not systematic at the outset of the experiment.
Algorithme probabilisteEn algorithmique, un algorithme probabiliste, ou algorithme randomisé, est un algorithme qui utilise une source de hasard. Plus précisément le déroulement de l’algorithme fait appel à des données tirées au hasard. Par exemple à un certain point de l’exécution, on tire un bit 0 ou 1, selon la loi uniforme et si le résultat est 0, on fait une certaine action A et si c'est 1, on fait une autre action. On peut aussi tirer un nombre réel dans l'intervalle [0,1] ou un entier dans un intervalle [i..j].
Randomized experimentIn science, randomized experiments are the experiments that allow the greatest reliability and validity of statistical estimates of treatment effects. Randomization-based inference is especially important in experimental design and in survey sampling. In the statistical theory of design of experiments, randomization involves randomly allocating the experimental units across the treatment groups. For example, if an experiment compares a new drug against a standard drug, then the patients should be allocated to either the new drug or to the standard drug control using randomization.
Groupe de permutationsEn théorie des groupes (mathématiques), un groupe de permutations d'un ensemble X est par définition un sous-groupe du groupe symétrique SX. On parle d'un groupe de permutations de X ou, s'il n'est pas nécessaire de préciser l'ensemble X, d'un groupe de permutations. Pour un ensemble X, nous désignerons ici par SX et nous appellerons groupe symétrique de X l'ensemble des permutations de X, muni de la loi de groupe ∘ définie par f ∘ g : X → X, x ↦ f(g(x)). Cette définition convient à l'étude des actions à gauche d'un groupe sur un ensemble.
PermutationEn mathématiques, la notion de permutation exprime l'idée de réarrangement d'objets discernables. Une permutation d'objets distincts rangés dans un certain ordre correspond à un changement de l'ordre de succession de ces objets. La permutation est une des notions fondamentales en combinatoire, c'est-à-dire pour des problèmes de dénombrement et de probabilités discrètes. Elle sert ainsi à définir et à étudier le carré magique, le carré latin, le sudoku, ou le Rubik's Cube.
Puissance statistiqueLa puissance statistique d'un test est en statistique la probabilité de rejeter l'hypothèse nulle (par exemple l'hypothèse selon laquelle les groupes sont identiques au regard d'une variable) sachant que l'hypothèse nulle est incorrecte (en réalité les groupes sont différents). On peut l'exprimer sous la forme 1-β où β est le risque de c'est-à-dire le risque de ne pas démontrer que deux groupes sont différents alors qu'ils le sont dans la réalité.
Permutation circulaireEn mathématiques, une permutation circulaire ou cycle est un cas particulier de permutation. Une permutation circulaire agit comme un décalage circulaire pour un certain nombre d'éléments, et laisse tous les autres inchangés. Les permutations circulaires permettent d'illustrer le fonctionnement général des permutations, puisqu'une permutation quelconque se décompose en un produit de cycles fonctionnant de manière indépendante. Soit un entier k ≥ 2. Une permutation est un k-cycle, ou permutation circulaire de longueur k, s'il existe des éléments a1, .
Signature d'une permutationEn mathématiques, une permutation de support fini est dite paire si elle présente un nombre pair d'inversions, impaire sinon. La signature d'une permutation vaut 1 si celle-ci est paire, –1 si elle est impaire. L'application signature, du groupe symétrique dans le groupe ({–1, 1}, ×), est un morphisme, c'est-à-dire qu'elle vérifie une propriété analogue à la règle des signes. Toute permutation se décompose en un produit de transpositions.
Data dredgingvignette|Exemple de Data dredging. Le data dredging (littéralement le dragage de données mais mieux traduit comme étant du triturage de données) est une technique statistique qui . Une des formes du data dredging est de partir de données ayant un grand nombre de variables et un grand nombre de résultats, et de choisir les associations qui sont « statistiquement significatives », au sens de la valeur p (on parle aussi de p-hacking).
