Régression linéaireEn statistiques, en économétrie et en apprentissage automatique, un modèle de régression linéaire est un modèle de régression qui cherche à établir une relation linéaire entre une variable, dite expliquée, et une ou plusieurs variables, dites explicatives. On parle aussi de modèle linéaire ou de modèle de régression linéaire. Parmi les modèles de régression linéaire, le plus simple est l'ajustement affine. Celui-ci consiste à rechercher la droite permettant d'expliquer le comportement d'une variable statistique y comme étant une fonction affine d'une autre variable statistique x.
Impulsion électromagnétiquevignette|redresse=1.2|Simulateur d'EMP HAGII-C testé sur un avion Boeing E-4 (1979). Une impulsion électromagnétique (IEM), également connue sous le nom EMP (de l'anglais electromagnetic pulse) est une émission d'ondes électromagnétiques brève et de très forte amplitude qui peut détruire de nombreux appareils électriques et électroniques (reliés au courant et non protégés) et brouiller les télécommunications.
Corrélation (statistiques)En probabilités et en statistique, la corrélation entre plusieurs variables aléatoires ou statistiques est une notion de liaison qui contredit leur indépendance. Cette corrélation est très souvent réduite à la corrélation linéaire entre variables quantitatives, c’est-à-dire l’ajustement d’une variable par rapport à l’autre par une relation affine obtenue par régression linéaire. Pour cela, on calcule un coefficient de corrélation linéaire, quotient de leur covariance par le produit de leurs écarts types.
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.
Régression logistiqueEn statistiques, la régression logistique ou modèle logit est un modèle de régression binomiale. Comme pour tous les modèles de régression binomiale, il s'agit d'expliquer au mieux une variable binaire (la présence ou l'absence d'une caractéristique donnée) par des observations réelles nombreuses, grâce à un modèle mathématique. En d'autres termes d'associer une variable aléatoire de Bernoulli (génériquement notée ) à un vecteur de variables aléatoires . La régression logistique constitue un cas particulier de modèle linéaire généralisé.
Correlation coefficientA correlation coefficient is a numerical measure of some type of correlation, meaning a statistical relationship between two variables. The variables may be two columns of a given data set of observations, often called a sample, or two components of a multivariate random variable with a known distribution. Several types of correlation coefficient exist, each with their own definition and own range of usability and characteristics. They all assume values in the range from −1 to +1, where ±1 indicates the strongest possible agreement and 0 the strongest possible disagreement.
FoudreLa foudre est un phénomène naturel de décharge électrostatique disruptive de grande intensité qui se produit dans l'atmosphère, entre des régions chargées électriquement, et peut se produire soit à l'intérieur d'un nuage (décharge intra-nuageuse), soit entre plusieurs nuages (inter-nuageuse), soit entre un nuage et le sol (nuage-sol ou sol-nuage). La foudre est toujours accompagnée d'un ou plusieurs éclairs (émission intense de rayonnement électromagnétique, dont les composantes se situent dans la partie visible du spectre), et du tonnerre (émission d'ondes sonores), en plus d'autres phénomènes associés.
Coefficient of multiple correlationIn statistics, the coefficient of multiple correlation is a measure of how well a given variable can be predicted using a linear function of a set of other variables. It is the correlation between the variable's values and the best predictions that can be computed linearly from the predictive variables. The coefficient of multiple correlation takes values between 0 and 1.
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.
Intraclass correlationIn statistics, the intraclass correlation, or the intraclass correlation coefficient (ICC), is a descriptive statistic that can be used when quantitative measurements are made on units that are organized into groups. It describes how strongly units in the same group resemble each other. While it is viewed as a type of correlation, unlike most other correlation measures, it operates on data structured as groups rather than data structured as paired observations.
Total least squaresIn applied statistics, total least squares is a type of errors-in-variables regression, a least squares data modeling technique in which observational errors on both dependent and independent variables are taken into account. It is a generalization of Deming regression and also of orthogonal regression, and can be applied to both linear and non-linear models. The total least squares approximation of the data is generically equivalent to the best, in the Frobenius norm, low-rank approximation of the data matrix.
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.
Impulsion électromagnétique nucléairevignette|Un Boeing E-4 (une version du Boeing 747 transformé en poste de commandement pour le Strategic Air Command) subissant une simulation d'impulsion électromagnétique. Une impulsion électromagnétique nucléaire (IEMN), également connue sous le nom NEMP (de l'anglais nuclear electromagnetic pulse) est une émission d'ondes électromagnétiques brève et de très forte amplitude qui peut détruire de nombreux appareils électriques et électroniques (reliés au courant et non protégés) et brouiller les télécommunications.
Corrélation croiséeLa corrélation croisée est parfois utilisée en statistique pour désigner la covariance des vecteurs aléatoires X et Y, afin de distinguer ce concept de la « covariance » d'un vecteur aléatoire, laquelle est comprise comme étant la matrice de covariance des coordonnées du vecteur. En traitement du signal, la corrélation croisée (aussi appelée covariance croisée) est la mesure de la similitude entre deux signaux.
ÉconométrieL'économétrie est une branche de la science économique qui a pour objectif d'estimer et de tester les modèles économiques. L'économétrie en tant que discipline naît dans les années 1930 avec la création de la société d'économétrie par Irving Fisher et Ragnar Frisch (1930) et la création de la revue Econometrica (1933). Depuis lors, l'économétrie n'a cessé de se développer et de prendre une importance croissante au sein de la science économique. L'économétrie théorique se focalise essentiellement sur deux questions, l'identification et l'estimation statistique.
Dispersion (mécanique ondulatoire)vignette|Dispersion de la lumière blanche au passage d'un dioptre. En mécanique ondulatoire, la dispersion est le phénomène affectant une onde se propageant dans un milieu dit « dispersif », c'est-à-dire dans lequel les différentes longueurs d’onde constituant l'onde ne se propagent pas à la même vitesse. On rencontre ce phénomène pour tous types d'ondes, comme la lumière, le son et les ondes mécaniques (vagues, séismes, etc.). À l'exception du vide, tous les milieux sont dispersifs à des degrés divers.
Lightning strikeA lightning strike is a lightning event in which the electric discharge takes place between the atmosphere and the ground. Most originate in a cumulonimbus cloud and terminate on the ground, called cloud-to-ground (CG) lightning. A less common type of strike, ground-to-cloud (GC) lightning, is upward-propagating lightning initiated from a tall grounded object and reaching into the clouds. About 25% of all lightning events worldwide are strikes between the atmosphere and earth-bound objects.
Jeu de donnéesvignette|Représentation du jeu de données Iris sur ses quatre dimensions|420x420px Un jeu de données (en anglais dataset ou data set) est un ensemble de valeurs « organisées » ou « contextualisées » (alias « données »), où chaque valeur est associée à une variable (ou attribut) et à une observation. Une variable décrit l'ensemble des valeurs décrivant le même attribut et une observation contient l'ensemble des valeurs décrivant les attributs d'une unité (ou individu statistique).
Corrélation de SpearmanEn statistique, la corrélation de Spearman ou rho de Spearman, nommée d'après Charles Spearman (1863-1945) et souvent notée par la lettre grecque (rho) ou est une mesure de dépendance statistique non paramétrique entre deux variables. La corrélation de Spearman est étudiée lorsque deux variables statistiques semblent corrélées sans que la relation entre les deux variables soit de type affine. Elle consiste à trouver un coefficient de corrélation, non pas entre les valeurs prises par les deux variables mais entre les rangs de ces valeurs.
Densité de courantLa densité de courant, ou densité volumique de courant, est un vecteur qui décrit le courant électrique à l'échelle locale, en tout point d'un système physique. Dans le Système international d'unités, son module s'exprime en ampères par mètre carré ( ou ). À l'échelle du système tout entier il s'agit d'un champ de vecteurs, puisque le vecteur densité de courant est défini en tout point.
