Endangered Species Act de 1973L'Endangered Species Act de 1973 (7 U.S.C. § 136, 16 U.S.C. § 1531 et seq.) est une loi fédérale des États-Unis créée pour protéger les espèces dont les populations sont menacées de disparaitre adoptée en 1973. Pour ce faire, elle protège les animaux menacés contre la chasse et les trafics, mais aussi les écosystèmes fragilisés par les activités humaines. C'est la loi environnementale des années 1970 la plus importante parmi la dizaine votées ces années là.
Dependent and independent variablesDependent and independent variables are variables in mathematical modeling, statistical modeling and experimental sciences. Dependent variables are studied under the supposition or demand that they depend, by some law or rule (e.g., by a mathematical function), on the values of other variables. Independent variables, in turn, are not seen as depending on any other variable in the scope of the experiment in question. In this sense, some common independent variables are time, space, density, mass, fluid flow rate, and previous values of some observed value of interest (e.
Indice boursierUn indice boursier représente le taux de croissance, entre deux dates, de la juste valeur d'un portefeuille théorique d'actions cotées sur les marchés organisés appartenant à une liste d'entreprises sélectionnée par des choix raisonnés. Un indice boursier désigne, quasiment toujours depuis la fin du , un nombre dont le taux de croissance, entre deux dates, est celui de la juste valeur d'un portefeuille théorique d'actions cotées sur les marchés organisés appartenant à une liste d'entreprises sélectionnée par des choix raisonnés.
Variable latenteIn statistics, latent variables (from Latin: present participle of lateo, “lie hidden”) are variables that can only be inferred indirectly through a mathematical model from other observable variables that can be directly observed or measured. Such latent variable models are used in many disciplines, including political science, demography, engineering, medicine, ecology, physics, machine learning/artificial intelligence, bioinformatics, chemometrics, natural language processing, management, psychology and the social sciences.
Errors-in-variables modelsIn statistics, errors-in-variables models or measurement error models are regression models that account for measurement errors in the independent variables. In contrast, standard regression models assume that those regressors have been measured exactly, or observed without error; as such, those models account only for errors in the dependent variables, or responses. In the case when some regressors have been measured with errors, estimation based on the standard assumption leads to inconsistent estimates, meaning that the parameter estimates do not tend to the true values even in very large samples.
Littérature griseLittérature grise, terme générique, désigne les documents produits par l’administration, l’industrie, l’enseignement supérieur et la recherche, les services, les ONG, les associations, etc., qui n’entrent pas dans les circuits habituels d’édition et de distribution. L'origine de la littérature grise remonte au début du , d’abord aux États-Unis et en Grande Bretagne. La pratique connut un essor après la Seconde Guerre mondiale avec la création de l’Office of Scientific Research and Development (OSRD) qui développa ce type de document de communication scientifique.
Scientific literatureScientific literature comprises academic papers that report original empirical and theoretical work in the natural and social sciences. Within a field of research, relevant papers are often referred to as "the literature". Academic publishing is the process of contributing the results of one's research into the literature, which often requires a peer-review process. Original scientific research published for the first time in scientific journals is called the primary literature.
Variable aléatoirevignette|La valeur d’un dé après un lancer est une variable aléatoire comprise entre 1 et 6. En théorie des probabilités, une variable aléatoire est une variable dont la valeur est déterminée après la réalisation d’un phénomène, expérience ou événement, aléatoire. En voici des exemples : la valeur d’un dé entre 1 et 6 ; le côté de la pièce dans un pile ou face ; le nombre de voitures en attente dans la 2e file d’un télépéage autoroutier ; le jour de semaine de naissance de la prochaine personne que vous rencontrez ; le temps d’attente dans la queue du cinéma ; le poids de la part de tomme que le fromager vous coupe quand vous lui en demandez un quart ; etc.
Analyse en composantes principalesL'analyse en composantes principales (ACP ou PCA en anglais pour principal component analysis), ou, selon le domaine d'application, transformation de Karhunen–Loève (KLT) ou transformation de Hotelling, est une méthode de la famille de l'analyse des données et plus généralement de la statistique multivariée, qui consiste à transformer des variables liées entre elles (dites « corrélées » en statistique) en nouvelles variables décorrélées les unes des autres. Ces nouvelles variables sont nommées « composantes principales » ou axes principaux.
Analyse de la varianceEn statistique, lanalyse de la variance (terme souvent abrégé par le terme anglais ANOVA : analysis of variance) est un ensemble de modèles statistiques utilisés pour vérifier si les moyennes des groupes proviennent d'une même population. Les groupes correspondent aux modalités d'une variable qualitative (p. ex. variable : traitement; modalités : programme d'entrainement sportif, suppléments alimentaires; placebo) et les moyennes sont calculés à partir d'une variable continue (p. ex. gain musculaire).
