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).
Soil moistureSoil moisture is the water content of the soil. It can be expressed in terms of volume or weight. Soil moisture measurement can be based on in situ probes (e.g., capacitance probes, neutron probes) or remote sensing methods. Water that enters a field is removed from a field by runoff, drainage, evaporation or transpiration.
Mesure physiqueLa mesure physique est l'action de déterminer la ou les valeurs d'une grandeur (longueur, capacité), par comparaison avec une grandeur constante de même espèce prise comme terme de référence (étalon ou unité). Selon la définition canonique : La mesure physique vise à l'objectivité et à la reproductibilité. La comparaison est numérique ; on exprime une caractéristique bien définie de l'objet par un nombre rationnel multipliant l'unité.
Studentized residualIn statistics, a studentized residual is the quotient resulting from the division of a residual by an estimate of its standard deviation. It is a form of a Student's t-statistic, with the estimate of error varying between points. This is an important technique in the detection of outliers. It is among several named in honor of William Sealey Gosset, who wrote under the pseudonym Student. Dividing a statistic by a sample standard deviation is called studentizing, in analogy with standardizing and normalizing.
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.
Leverage (statistics)In statistics and in particular in regression analysis, leverage is a measure of how far away the independent variable values of an observation are from those of the other observations. High-leverage points, if any, are outliers with respect to the independent variables. That is, high-leverage points have no neighboring points in space, where is the number of independent variables in a regression model. This makes the fitted model likely to pass close to a high leverage observation.
Spectrométrie de massethumb|right|Spectromètre de masse La spectrométrie de masse est une technique physique d'analyse permettant de détecter et d'identifier des molécules d’intérêt par mesure de leur masse, et de caractériser leur structure chimique. Son principe réside dans la séparation en phase gazeuse de molécules chargées (ions) en fonction de leur rapport masse/charge (m/z). Elle est utilisée dans pratiquement tous les domaines scientifiques : physique, astrophysique, chimie en phase gazeuse, chimie organique, dosages, biologie, médecine, archéologie.
Méthode des moindres carrés ordinairevignette|Graphique d'une régression linéaire La méthode des moindres carrés ordinaire (MCO) est le nom technique de la régression mathématique en statistiques, et plus particulièrement de la régression linéaire. Il s'agit d'un modèle couramment utilisé en économétrie. Il s'agit d'ajuster un nuage de points selon une relation linéaire, prenant la forme de la relation matricielle , où est un terme d'erreur.
Least absolute deviationsLeast absolute deviations (LAD), also known as least absolute errors (LAE), least absolute residuals (LAR), or least absolute values (LAV), is a statistical optimality criterion and a statistical optimization technique based on minimizing the sum of absolute deviations (also sum of absolute residuals or sum of absolute errors) or the L1 norm of such values. It is analogous to the least squares technique, except that it is based on absolute values instead of squared values.
Erreur de mesurevignette|upright|Mesurage avec une colonne de mesure. Une erreur de mesure, dans le langage courant, est Exemples usuels et fictifs d'après cette définition : L'indication d'une balance de ménage pour une masse de certifiée est de . L'erreur de mesure est de – ; La distance entre deux murs, donnée par un télémètre laser est de , valeur considérée ici comme exacte. La valeur mesurée, au même endroit, avec un mètre à ruban est de . L'erreur de mesure, avec le mètre à ruban, est de ou ; La différence sur 24 heures de temps entre une pendule radio pilotée et une montre bracelet est de .
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.
Degré de liberté (statistiques)En statistiques le degré de liberté (ddl) désigne le nombre de variables aléatoires qui ne peuvent être déterminées ou fixées par une équation (notamment les équations des tests statistiques). Une autre définition est : . Le degré de liberté est égal au nombre d'observations moins le nombre de relations entre ces observations : on pourrait remplacer l'expression « nombre de relations » par « nombre de paramètres à estimer ». Supposons un ensemble de n variables aléatoires, toutes de même loi et indépendantes X,.
Heteroskedasticity-consistent standard errorsThe topic of heteroskedasticity-consistent (HC) standard errors arises in statistics and econometrics in the context of linear regression and time series analysis. These are also known as heteroskedasticity-robust standard errors (or simply robust standard errors), Eicker–Huber–White standard errors (also Huber–White standard errors or White standard errors), to recognize the contributions of Friedhelm Eicker, Peter J. Huber, and Halbert White.
Problème de la mesure quantiqueLe problème de la mesure quantique consiste en un ensemble de problèmes, qui mettent en évidence des difficultés de corrélation entre les postulats de la mécanique quantique et le monde macroscopique tel qu'il nous apparaît ou tel qu'il est mesuré.
Alkali soilAlkali, or Alkaline, soils are clay soils with high pH (greater than 8.5), a poor soil structure and a low infiltration capacity. Often they have a hard calcareous layer at 0.5 to 1 metre depth. Alkali soils owe their unfavorable physico-chemical properties mainly to the dominating presence of sodium carbonate, which causes the soil to swell and difficult to clarify/settle. They derive their name from the alkali metal group of elements, to which sodium belongs, and which can induce basicity.
Statistical model specificationIn statistics, model specification is part of the process of building a statistical model: specification consists of selecting an appropriate functional form for the model and choosing which variables to include. For example, given personal income together with years of schooling and on-the-job experience , we might specify a functional relationship as follows: where is the unexplained error term that is supposed to comprise independent and identically distributed Gaussian variables.
Projection matrixIn statistics, the projection matrix , sometimes also called the influence matrix or hat matrix , maps the vector of response values (dependent variable values) to the vector of fitted values (or predicted values). It describes the influence each response value has on each fitted value. The diagonal elements of the projection matrix are the leverages, which describe the influence each response value has on the fitted value for that same observation.
Sol (pédologie)vignette|Le sol recèle un trésor vivant insoupçonné qui représente 50 % de la biodiversité spécifique sur la terre. En région tempérée, chaque mètre carré (sur de profondeur) abrite en moyenne animales (dont un millier d'espèces d'invertébrés constitués de près de 50 % d'acariens) comprenant, en les distinguant par leur taille, la microfaune, la mésofaune et la macrofaune. Une cuillère à café de sol, soit environ un gramme, héberge en moyenne 100 arthropodes, à , des millions de protozoaires et près d'un milliard de cellules bactériennes, issues de plus de 1 million d'espèces.
MasseEn physique, la masse est une grandeur physique positive intrinsèque d'un corps. On pensait traditionnellement qu'elle était liée à la quantité de matière contenue dans un corps physique, jusqu'à la découverte de l'atome et de la physique des particules. Il a été constaté que différents atomes et différentes particules élémentaires, ayant théoriquement la même quantité de matière, ont néanmoins des masses différentes. En physique newtonienne, c'est une grandeur extensive, c'est-à-dire que la masse d'un corps formé de parties est la somme des masses de ces parties.
Error correction codeIn computing, telecommunication, information theory, and coding theory, forward error correction (FEC) or channel coding is a technique used for controlling errors in data transmission over unreliable or noisy communication channels. The central idea is that the sender encodes the message in a redundant way, most often by using an error correction code or error correcting code (ECC). The redundancy allows the receiver not only to detect errors that may occur anywhere in the message, but often to correct a limited number of errors.
