Pluviomètrethumb|Deux parties d'un pluviomètre à lecture directe. À la gauche se trouve une éprouvette graduée surmontée d'un entonnoir, lesquels sont introduits dans le cylindre à la droite. À la droite du cylindre se trouve un tuyau métallique qui sert à évacuer le surplus de précipitations accumulées (ce tuyau est souvent raccordé à une conduite qui plonge dans la terre). Le pluviomètre est un instrument météorologique destiné à mesurer la quantité de précipitations (surtout la pluie) tombée pendant un intervalle de temps donné en un endroit.
PluieLa pluie est un phénomène naturel par lequel des gouttes d'eau tombent des nuages vers le sol. Il s'agit d'une des formes les plus communes de précipitations sur Terre. Son rôle est prépondérant dans le cycle de l'eau. Elle prend nombre de formes allant de la pluie légère au déluge, de l'averse à la pluie continue, de fines gouttelettes à de très grosses. Elle est parfois mêlée de neige, de grêlons ou verglaçante. Elle s'évapore parfois avant de toucher terre pour donner la virga.
NivomètreUn nivomètre est un appareil de mesure utilisé dans le domaine de la météorologie pour mesurer l'équivalent en eau d'une quantité de neige tombée en la pesant ou en la faisant fondre. Il peut être muni d'une simple (graduation verticale métrique), en relevé manuel ou être électronique (ultrasons, infrarouge, laser), en relevé automatique. Cet appareil est employé en nivologie et sert à mesurer la hauteur de neige ponctuelle (entre deux relevés) ou accumulée sur un site étudié et représentatif.
PrécipitationsLes précipitations désignent toutes les formes de l'eau à l'état liquide ou solide provenant de l'atmosphère. Ces hydrométéores (cristaux de glace ou gouttelettes d'eau), ayant été soumis à des processus de condensation et d'agrégation à l'intérieur des nuages, sont devenus trop lourds pour demeurer en suspension dans l'atmosphère et tombent au sol ou s'évaporent en virga avant de l'atteindre. Les précipitations se caractérisent par trois principaux paramètres : leur volume, leur intensité et leur fréquence qui varient selon les lieux et les périodes (jours, mois ou années).
Maximum de vraisemblanceEn statistique, l'estimateur du maximum de vraisemblance est un estimateur statistique utilisé pour inférer les paramètres de la loi de probabilité d'un échantillon donné en recherchant les valeurs des paramètres maximisant la fonction de vraisemblance. Cette méthode a été développée par le statisticien Ronald Aylmer Fisher en 1922. Soient neuf tirages aléatoires x1, ..., x9 suivant une même loi ; les valeurs tirées sont représentées sur les diagrammes ci-dessous par des traits verticaux pointillés.
Théorie de l'estimationEn statistique, la théorie de l'estimation s'intéresse à l'estimation de paramètres à partir de données empiriques mesurées ayant une composante aléatoire. Les paramètres décrivent un phénomène physique sous-jacent tel que sa valeur affecte la distribution des données mesurées. Un estimateur essaie d'approcher les paramètres inconnus à partir des mesures.
Station météorologiqueUne station météorologique, parfois désignée par synecdoque abri météorologique, est un ensemble de capteurs qui enregistrent et fournissent des mesures physiques et des paramètres météorologiques liés aux variations du climat, ces capteurs étant placés dans un boîtier, abri météorologique qui réalise l'équilibre thermique du thermomètre avec l'air et le protège du rayonnement solaire. Les variables à mesurer sont la température, la pression, la vitesse et direction du vent, l'hygrométrie, le point de rosée, la pluviométrie, la hauteur et le type des nuages, le type et l'intensité des précipitations ainsi que la visibilité.
Unbiased estimation of standard deviationIn statistics and in particular statistical theory, unbiased estimation of a standard deviation is the calculation from a statistical sample of an estimated value of the standard deviation (a measure of statistical dispersion) of a population of values, in such a way that the expected value of the calculation equals the true value. Except in some important situations, outlined later, the task has little relevance to applications of statistics since its need is avoided by standard procedures, such as the use of significance tests and confidence intervals, or by using Bayesian analysis.
Precipitation typesIn meteorology, the different types of precipitation often include the character, formation, or phase of the precipitation which is falling to ground level. There are three distinct ways that precipitation can occur. Convective precipitation is generally more intense, and of shorter duration, than stratiform precipitation. Orographic precipitation occurs when moist air is forced upwards over rising terrain and condenses on the slope, such as a mountain.
Robustesse (statistiques)En statistiques, la robustesse d'un estimateur est sa capacité à ne pas être perturbé par une modification dans une petite partie des données ou dans les paramètres du modèle choisi pour l'estimation. Ricardo A. Maronna, R. Douglas Martin et Victor J. Yohai; Robust Statistics - Theory and Methods, Wiley Series in Probability and Statistics (2006). Dagnelie P.; Statistique théorique et appliquée. Tome 2 : Inférence statistique à une et à deux dimensions, Paris et Bruxelles (2006), De Boeck et Larcier.
Système temps réelEn informatique, on parle d'un système temps réel lorsque ce système est capable de contrôler (ou piloter) un procédé physique à une vitesse adaptée à l'évolution du procédé contrôlé. Les systèmes informatiques temps réel se différencient des autres systèmes informatiques par la prise en compte de contraintes temporelles dont le respect est aussi important que l'exactitude du résultat, autrement dit le système ne doit pas simplement délivrer des résultats exacts, il doit les délivrer dans des délais imposés.
Maximum spacing estimationIn statistics, maximum spacing estimation (MSE or MSP), or maximum product of spacing estimation (MPS), is a method for estimating the parameters of a univariate statistical model. The method requires maximization of the geometric mean of spacings in the data, which are the differences between the values of the cumulative distribution function at neighbouring data points.
Automated airport weather stationAirport weather stations are automated sensor suites which are designed to serve aviation and meteorological operations, weather forecasting and climatology. Automated airport weather stations have become part of the backbone of weather observing in the United States and Canada and are becoming increasingly more prevalent worldwide due to their efficiency and cost-savings. In the United States, there are several varieties of automated weather stations that have somewhat subtle but important differences.
Efficacité (statistiques)En statistique, lefficacité est une mesure de la qualité d'un estimateur, d'une expérimentation ou d'un test statistique. Elle permet d'évaluer le nombre d'observations nécessaires pour atteindre un seuil : plus un estimateur est efficace, plus l'échantillon d'observations nécessaire pour atteindre un objectif de précision sera petit. Lefficacité relative de deux procédures est le rapport de leurs efficacités, bien que le concept soit plus utilisé pour le rapport de l'efficacité d'une procédure donnée et d'une procédure théorique optimale.
Cyclone tropicalUn cyclone tropical est un type de cyclone (dépression) qui prend forme dans les océans de la zone intertropicale à partir d'une perturbation atmosphérique qui s'organise en dépression tropicale puis en tempête. Son stade final est connu sous divers noms à travers le monde : ouragan dans l'Atlantique nord et le Pacifique Nord-Est, typhon en Asie de l'Est et cyclone dans les autres bassins océaniques. Structurellement, un cyclone tropical est une large zone de nuages d'orage en rotation accompagnée de vents forts.
Collecte des eaux pluvialesLa collecte des eaux pluviales est la captation, l'accumulation et le stockage des eaux issu des précipitations atmosphériques pour une utilisation à proximité. Les définitions de l'« eau de pluie », des « eaux pluviales » (en anglais rainwater, rain waters ou stormwater), de par le monde varient. La collecte vise l'eau des précipitations atmosphériques (pluie, neige, grêle, hydrométéores divers), le caractère essentiel de ces eaux peut consister en ne pas s'être encore chargées de substances solubles provenant de la terre, ce qui autorise le prélèvement sur une structure, aussi bien que sur le sol, du moment que cette eau de ruissellement est restée chimiquement proche de l'eau de pluie.
Ancillary statisticAn ancillary statistic is a measure of a sample whose distribution (or whose pmf or pdf) does not depend on the parameters of the model. An ancillary statistic is a pivotal quantity that is also a statistic. Ancillary statistics can be used to construct prediction intervals. They are also used in connection with Basu's theorem to prove independence between statistics. This concept was first introduced by Ronald Fisher in the 1920s, but its formal definition was only provided in 1964 by Debabrata Basu.
NeigeLa neige () est une forme de précipitations atmosphériques constituée de particules de glace ramifiées, de structure et d'aspect très variables qui sont la plupart du temps cristallisées et agglomérées en flocons contenant de l'air. Mais cette glace peut aussi être sous forme de grains (neige en grains, neige roulée) ou mouillée. Lorsqu'il y a suffisamment de froid et d'humidité dans l'atmosphère, la neige se forme naturellement par condensation solide de la vapeur d'eau à saturation autour des noyaux de congélation.
Bayes estimatorIn estimation theory and decision theory, a Bayes estimator or a Bayes action is an estimator or decision rule that minimizes the posterior expected value of a loss function (i.e., the posterior expected loss). Equivalently, it maximizes the posterior expectation of a utility function. An alternative way of formulating an estimator within Bayesian statistics is maximum a posteriori estimation. Suppose an unknown parameter is known to have a prior distribution .
Méthode de Monte-CarloUne méthode de Monte-Carlo, ou méthode Monte-Carlo, est une méthode algorithmique visant à calculer une valeur numérique approchée en utilisant des procédés aléatoires, c'est-à-dire des techniques probabilistes. Les méthodes de Monte-Carlo sont particulièrement utilisées pour calculer des intégrales en dimensions plus grandes que 1 (en particulier, pour calculer des surfaces et des volumes). Elles sont également couramment utilisées en physique des particules, où des simulations probabilistes permettent d'estimer la forme d'un signal ou la sensibilité d'un détecteur.
