Illusion d'optiqueOn appelle illusion d'optique une perception visuelle qui s'oppose à l'expérience de la réalité qu'on peut avoir par ailleurs. Ces illusions liées au système visuel surviennent naturellement ou sont créées délibérément, soit pour la recherche, soit pour le spectacle. Parmi ces phénomènes, les erreurs d'appréciation nous laissent persuadés d'un état de chose qui ne correspond pas bien à la réalité. Les paradoxes visuels font douter de ce qu'on voit ou hésiter quant à l'interprétation.
Magnitude apparentevignette|Image de la nébuleuse de la Tarentule prise par le télescope VISTA de l'ESO. La nébuleuse a une magnitude apparente de 8 et est entourée d'objets célestes aux magnitudes diverses. La magnitude apparente est une mesure de l'irradiance d'un objet céleste observé depuis la Terre. Utilisée quasi exclusivement en astronomie, la magnitude correspondait historiquement à un classement des étoiles, les plus brillantes étant de « première magnitude », les deuxièmes et troisièmes magnitudes étant plus faibles, jusqu'à la sixième magnitude, étoiles à peine visibles à l'œil nu.
Magnitude absolueEn astronomie, la magnitude absolue indique la luminosité intrinsèque d'un objet céleste, au contraire de la magnitude apparente qui dépend de la distance à l'astre et de l'extinction dans la ligne de visée. Pour un objet situé à l'extérieur du Système solaire, elle est définie par la magnitude apparente qu'aurait cet astre s'il était placé à une distance de référence fixée à 10 parsecs (environ 32,6 années-lumière) en l'absence d'extinction interstellaire.
Magnitude (astronomie)vignette|Sources lumineuses de différentes magnitudes. En astronomie, la magnitude est une mesure sans unité de la luminosité d'un objet céleste dans une bande de longueurs d'onde définie, souvent dans le spectre visible ou infrarouge. Une détermination imprécise mais systématique de la grandeur des objets est introduite dès le par Hipparque. L'échelle est logarithmique et définie de telle sorte que chaque pas d'une grandeur change la luminosité d'un facteur 2,5.
Illusionvignette|La « tête sur un plat », une attraction du musée régional des sciences de Bophal, en Inde, en 2012. Une illusion (du latin illusio) est une perception qui diffère de la réalité considérée comme objective. Dans le domaine de la pensée, l'illusion d'un individu est une conception erronée, une croyance, causée par un jugement biaisé ou un raisonnement incorrect. La désillusion est le sentiment que ce que nous avons perçu ou compris dément la façon, généralement optimiste, dont nous percevions les choses auparavant.
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.
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.
Magnitude limite visuelleEn astronomie, la magnitude limite visuelle désigne la magnitude limite, en lumière visible, que peut observer un instrument optique (œil, lunette, télescope, ...). L'œil humain permet de détecter un flux de 50 à 150 photons par seconde de lumière verte, couleur à laquelle les bâtonnets sont le plus sensibles. Ce flux lumineux correspond à une étoile de magnitude 8,5. L’œil humain pourrait donc voir des étoiles de cette magnitude dans le ciel.
Magnitude photographiqueAvant l'apparition des photomètres qui mesurent précisément la luminosité des objets astronomiques, la magnitude apparente d'un objet était obtenue en prenant une photo de celui-ci avec un appareil photographique. Ces images, faites sur des pellicules photographiques ou des plaques orthochromatiques, étaient plus sensibles à l'extrémité bleue du spectre visuel que l'œil humain ou les photomètres modernes.
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.
Ordre de grandeurUn ordre de grandeur est un nombre qui représente de façon simplifiée mais approximative la mesure d'une grandeur physique. Ce nombre, le plus souvent une puissance de 10, est utilisé notamment pour communiquer sur des valeurs très grandes ou très petites, comme le diamètre du système solaire ou la charge d'un électron. L'ordre de grandeur se mémorise plus facilement qu'une valeur précise et suffit pour de nombreux usages. Il est également utile dans les domaines intermédiaires pour situer la taille d'un objet ou pour choisir la gamme d'appareils de mesure à lui appliquer.
Predictive modellingPredictive modelling uses statistics to predict outcomes. Most often the event one wants to predict is in the future, but predictive modelling can be applied to any type of unknown event, regardless of when it occurred. For example, predictive models are often used to detect crimes and identify suspects, after the crime has taken place. In many cases, the model is chosen on the basis of detection theory to try to guess the probability of an outcome given a set amount of input data, for example given an email determining how likely that it is spam.
Magnitude (sismologie)vignette|Sismogramme enregistré par un sismographe à l'Observatoire Weston dans le Massachusetts, aux États-Unis. En sismologie, la magnitude est la représentation logarithmique du moment sismique, qui est lui-même une mesure de l'énergie libérée par un séisme déduite de l'amplitude de certaines ondes sismiques à des distances spécifiques (mesure de l'amplitude sur un sismogramme de l'onde P ou S). Plus le séisme a libéré d'énergie, plus la magnitude est élevée : un accroissement de magnitude de 1 correspond à une multiplication par 30 de l'énergie et par 10 de l'amplitude du mouvement.
Robust regressionIn robust statistics, robust regression seeks to overcome some limitations of traditional regression analysis. A regression analysis models the relationship between one or more independent variables and a dependent variable. Standard types of regression, such as ordinary least squares, have favourable properties if their underlying assumptions are true, but can give misleading results otherwise (i.e. are not robust to assumption violations).
Couleurvignette|Peinture de Claude Monet. La couleur est la perception visuelle de l'aspect d'une surface ou d'une lumière, basée, sans lui être rigoureusement liée, sur la répartition spectrale de la lumière, qui stimule des cellules nerveuses spécialisées situées sur la rétine nommées cônes. Le système nerveux transmet et traite l'influx jusqu'au cortex visuel.
Magnitude de momentL'échelle de magnitude de moment est une des échelles logarithmiques qui mesurent la magnitude d'un séisme, c'est-à-dire la « taille » d'un séisme proportionnelle à l'énergie sismique dégagée. Centrée sur les basses fréquences des ondes sismiques, elle quantifie précisément l'énergie émise par le séisme. Elle ne présente pas de saturation pour les plus grands événements, dont la magnitude peut être sous-évaluée par d'autres échelles, faussant ainsi les dispositifs d'alerte rapide essentiels pour la protection des populations.
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.
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.
Régression non linéaireUne régression non linéaire consiste à ajuster un modèle, en général non linéaire, y = ƒa1, ..., am(x) pour un ensemble de valeurs (xi, yi)1 ≤ i ≤ n. Les variables xi et yi peuvent être des scalaires ou des vecteurs. Par « ajuster », il faut comprendre : déterminer les paramètres de la loi, (a1, ..., am), afin de minimiser S = ||ri||, avec : ri = yi - ƒa1, ..., am(xi). ||...|| est une norme. On utilise en général la norme euclidienne, ou norme l2 ; on parle alors de méthode des moindres carrés.
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.
