Inférence statistiquevignette|Illustration des 4 principales étapes de l'inférence statistique L'inférence statistique est l'ensemble des techniques permettant d'induire les caractéristiques d'un groupe général (la population) à partir de celles d'un groupe particulier (l'échantillon), en fournissant une mesure de la certitude de la prédiction : la probabilité d'erreur. Strictement, l'inférence s'applique à l'ensemble des membres (pris comme un tout) de la population représentée par l'échantillon, et non pas à tel ou tel membre particulier de cette population.
Distribution of the product of two random variablesA product distribution is a probability distribution constructed as the distribution of the product of random variables having two other known distributions. Given two statistically independent random variables X and Y, the distribution of the random variable Z that is formed as the product is a product distribution. The product distribution is the PDF of the product of sample values. This is not the same as the product of their PDF's yet the concepts are often ambiguously termed as "product of Gaussians".
Waste stabilization pondWaste stabilization ponds (WSPs or stabilization ponds or waste stabilization lagoons) are ponds designed and built for wastewater treatment to reduce the organic content and remove pathogens from wastewater. They are man-made depressions confined by earthen structures. Wastewater or "influent" enters on one side of the waste stabilization pond and exits on the other side as "effluent", after spending several days in the pond, during which treatment processes take place.
Tolerance intervalA tolerance interval (TI) is a statistical interval within which, with some confidence level, a specified sampled proportion of a population falls. "More specifically, a 100×p%/100×(1−α) tolerance interval provides limits within which at least a certain proportion (p) of the population falls with a given level of confidence (1−α)." "A (p, 1−α) tolerance interval (TI) based on a sample is constructed so that it would include at least a proportion p of the sampled population with confidence 1−α; such a TI is usually referred to as p-content − (1−α) coverage TI.
Eaux uséesLes eaux usées (ou eaux résiduaires, eaux résiduelles, eaux d'égout, aussi appelées « effluents liquides ») sont des « eaux polluées » par un usage humain, constituées de toutes les eaux de nature à contaminer les milieux dans lesquels elles sont déversées, par des polluants physiques, chimiques ou biologiques. vignette|upright|Des eaux grises (un type d'eaux usées) dans un bassin de décantation Les eaux usées proviennent de différentes combinaison d'activités domestiques, industrielles, commerciales ou agricoles, du ruissèlement de surface (eau de ruissèlement) et de toute entrée d'égout ou infiltration d'égout.
Interval estimationIn statistics, interval estimation is the use of sample data to estimate an interval of possible values of a parameter of interest. This is in contrast to point estimation, which gives a single value. The most prevalent forms of interval estimation are confidence intervals (a frequentist method) and credible intervals (a Bayesian method); less common forms include likelihood intervals and fiducial intervals.
Coverage probabilityIn statistics, the coverage probability, or coverage for short, is the probability that a confidence interval or confidence region will include the true value (parameter) of interest. It can be defined as the proportion of instances where the interval surrounds the true value as assessed by long-run frequency. The fixed degree of certainty pre-specified by the analyst, referred to as the confidence level or confidence coefficient of the constructed interval, is effectively the nominal coverage probability of the procedure for constructing confidence intervals.
Statistical assumptionStatistics, like all mathematical disciplines, does not infer valid conclusions from nothing. Inferring interesting conclusions about real statistical populations almost always requires some background assumptions. Those assumptions must be made carefully, because incorrect assumptions can generate wildly inaccurate conclusions. Here are some examples of statistical assumptions: Independence of observations from each other (this assumption is an especially common error). Independence of observational error from potential confounding effects.
Phytovirusvignette|Attaque du virus de la mosaïque jaune du navet sur chou. vignette|Symptômes du virus de la marbrure légère du piment sur poivrons. Un phytovirus, ou virus de plantes, est un virus s'attaquant aux organismes végétaux. Ces virus ont la particularité de pénétrer la cellule végétale de leur hôte afin de détourner à leur profit les mécanismes de la cellule et leur permettre de se reproduire. Cette multiplication virale finit par provoquer une modification métabolique ou la destruction de la cellule.
RotavirusRotavirus est un genre de virus de la famille des Reoviridae. Le virus a été identifié en 1973 par Ruth Bishop à Melbourne. Les rotavirus sont la première cause de gastro-entérites graves chez les nourrissons et les jeunes enfants dans le monde ; Ils semblent (chez la souris au moins) pouvoir infecter les glandes salivaires, la salive devenant alors un agent infectieux ; avec les norovirus, ils causent des gastro-entérites chez environ 300 millions de nouveau-nés et jeunes enfants par an.
Variabilité génétiqueLa variabilité génétique est soit la présence, soit la génération de différences génétiques. Elle est définie comme « la formation d'individus de génotype différent, ou la présence d'individus génotypiquement différents, contrairement aux différences induites par l'environnement qui, en règle générale, ne provoquent que des changements temporaires et non héréditaires du phénotype ». La variabilité génétique d'une population est importante pour la biodiversité .
