DonnéeUne donnée est ce qui est connu et qui sert de point de départ à un raisonnement ayant pour objet la détermination d'une solution à un problème en relation avec cette donnée. Cela peut être une description élémentaire qui vise à objectiver une réalité, le résultat d'une comparaison entre deux événements du même ordre (mesure) soit en d'autres termes une observation ou une mesure. La donnée brute est dépourvue de tout raisonnement, supposition, constatation, probabilité.
Price elasticity of demandA good's price elasticity of demand (, PED) is a measure of how sensitive the quantity demanded is to its price. When the price rises, quantity demanded falls for almost any good, but it falls more for some than for others. The price elasticity gives the percentage change in quantity demanded when there is a one percent increase in price, holding everything else constant. If the elasticity is −2, that means a one percent price rise leads to a two percent decline in quantity demanded.
Élasticité (économie)vignette|Elasticity-elastic En économie, l'élasticité mesure la variation d'une grandeur provoquée par la variation d'une autre grandeur. Ainsi, pour un produit donné, lorsque les volumes demandés augmentent de 15 % quand le prix de vente baisse de 10 %, l'élasticité de la demande par rapport au prix de vente est le quotient de la variation de la demande rapporté à la variation de prix de vente, soit -1,5 = (15 % / -10 %). Ici toute baisse de prix provoque une augmentation plus importante des quantités vendues.
Price elasticity of supplyThe price elasticity of supply (PES or Es) is a measure used in economics to show the responsiveness, or elasticity, of the quantity supplied of a good or service to a change in its price. Price elasticity of supply, in application, is the percentage change of the quantity supplied resulting from a 1% change in price. Alternatively, PES is the percentage change in the quantity supplied divided by the percentage change in price. When PES is less than one, the supply of the good can be described as inelastic.
Validation croiséeLa validation croisée () est, en apprentissage automatique, une méthode d’estimation de fiabilité d’un modèle fondée sur une technique d’échantillonnage. Supposons posséder un modèle statistique avec un ou plusieurs paramètres inconnus, et un ensemble de données d'apprentissage sur lequel on peut apprendre (ou « entraîner ») le modèle. Le processus d'apprentissage optimise les paramètres du modèle afin que celui-ci corresponde le mieux possible aux données d'apprentissage.
Cross elasticity of demandIn economics, the cross (or cross-price) elasticity of demand measures the effect of changes in the price of one good on the quantity demanded of another good. This reflects the fact that the quantity demanded of good is dependent on not only its own price (price elasticity of demand) but also the price of other "related" good. The cross elasticity of demand is calculated as the ratio between the percentage change of the quantity demanded for a good and the percentage change in the price of another good, ceteris paribus:The sign of the cross elasticity indicates the relationship between two goods.
Research data archivingResearch data archiving is the long-term storage of scholarly research data, including the natural sciences, social sciences, and life sciences. The various academic journals have differing policies regarding how much of their data and methods researchers are required to store in a public archive, and what is actually archived varies widely between different disciplines. Similarly, the major grant-giving institutions have varying attitudes towards public archival of data.
ConnaissanceLa connaissance est une notion aux sens multiples, à la fois utilisée dans le langage courant et objet d'étude poussée de la part des sciences cognitives et des philosophes contemporains. Les connaissances, leur nature et leur variété, la façon dont elles sont acquises, leur processus d'acquisition, leur valeur et leur rôle dans les sociétés humaines, sont étudiés par une diversité de disciplines, notamment la philosophie, l'épistémologie, la psychologie, les sciences cognitives, l'anthropologie et la sociologie.
Big dataLe big data ( « grosses données » en anglais), les mégadonnées ou les données massives, désigne les ressources d’informations dont les caractéristiques en termes de volume, de vélocité et de variété imposent l’utilisation de technologies et de méthodes analytiques particulières pour créer de la valeur, et qui dépassent en général les capacités d'une seule et unique machine et nécessitent des traitements parallélisés. L’explosion quantitative (et souvent redondante) des données numériques permet une nouvelle approche pour analyser le monde.
Analyse des donnéesL’analyse des données (aussi appelée analyse exploratoire des données ou AED) est une famille de méthodes statistiques dont les principales caractéristiques sont d'être multidimensionnelles et descriptives. Dans l'acception française, la terminologie « analyse des données » désigne donc un sous-ensemble de ce qui est appelé plus généralement la statistique multivariée. Certaines méthodes, pour la plupart géométriques, aident à faire ressortir les relations pouvant exister entre les différentes données et à en tirer une information statistique qui permet de décrire de façon plus succincte les principales informations contenues dans ces données.
Informations non structuréesLes informations non structurées ou données non structurées sont des données représentées ou stockées sans format prédéfini. Ces informations sont toujours destinées à des humains. Elles sont typiquement constituées de documents textes ou multimédias, mais peuvent également contenir des dates, des nombres et des faits. Cette absence de format entraîne des irrégularités et des ambiguïtés qui peuvent rendre difficile la compréhension des données, contrairement au cas des données stockées dans des tableurs ou des bases de données par exemple, qui sont des informations structurées.
Definitions of knowledgeDefinitions of knowledge try to determine the essential features of knowledge. Closely related terms are conception of knowledge, theory of knowledge, and analysis of knowledge. Some general features of knowledge are widely accepted among philosophers, for example, that it constitutes a cognitive success or an epistemic contact with reality and that propositional knowledge involves true belief. Most definitions of knowledge in analytic philosophy focus on propositional knowledge or knowledge-that, as in knowing that Dave is at home, in contrast to knowledge-how (know-how) expressing practical competence.
Statistical model validationIn statistics, model validation is the task of evaluating whether a chosen statistical model is appropriate or not. Oftentimes in statistical inference, inferences from models that appear to fit their data may be flukes, resulting in a misunderstanding by researchers of the actual relevance of their model. To combat this, model validation is used to test whether a statistical model can hold up to permutations in the data.
Declarative knowledgeDeclarative knowledge is an awareness of facts that can be expressed using declarative sentences, like knowing that Princess Diana died in 1997. It is also called theoretical knowledge, descriptive knowledge, propositional knowledge, and knowledge-that. It is not restricted to one specific use or purpose and can be stored in books or on computers. Epistemology is the main discipline studying declarative knowledge. Among other things, it studies the essential components of declarative knowledge.
Procedural knowledgeProcedural knowledge (also known as knowing-how, and sometimes referred to as practical knowledge, imperative knowledge, or performative knowledge) is the knowledge exercised in the performance of some task. Unlike descriptive knowledge (also known as declarative knowledge, propositional knowledge or "knowing-that"), which involves knowledge of specific facts or propositions (e.g. "I know that snow is white"), procedural knowledge involves one's ability to do something (e.g. "I know how to change a flat tire").
Stock marketA stock market, equity market, or share market is the aggregation of buyers and sellers of stocks (also called shares), which represent ownership claims on businesses; these may include securities listed on a public stock exchange, as well as stock that is only traded privately, such as shares of private companies which are sold to investors through equity crowdfunding platforms. Investment is usually made with an investment strategy in mind. The total market capitalization of all publicly traded securities worldwide rose from US$2.
Elasticity of a functionIn mathematics, the elasticity or point elasticity of a positive differentiable function f of a positive variable (positive input, positive output) at point a is defined as or equivalently It is thus the ratio of the relative (percentage) change in the function's output with respect to the relative change in its input , for infinitesimal changes from a point . Equivalently, it is the ratio of the infinitesimal change of the logarithm of a function with respect to the infinitesimal change of the logarithm of the argument.
Marché des capitauxLes marchés des capitaux permettent la rencontre entre les agents économiques ayant un excédent de capitaux et les agents ayant des besoins de financement. Ils se subdivisent en trois compartiments : le marché financier, le marché monétaire et le marché obligataire. Les marchés des capitaux peuvent se définir comme les marchés où s'échangent des capitaux contre des titres. Malgré le décloisonnement des marchés, il reste utile de distinguer le marché monétaire, marché des capitaux de court terme et le marché financier, marché des capitaux de long terme.
Jeux d'entrainement, de validation et de testEn apprentissage automatique, une tâche courante est l'étude et la construction d'algorithmes qui peuvent apprendre et faire des prédictions sur les données. De tels algorithmes fonctionnent en faisant des prédictions ou des décisions basées sur les données, en construisant un modèle mathématique à partir des données d'entrée. Ces données d'entrée utilisées pour construire le modèle sont généralement divisées en plusieurs jeux de données .
Regression validationIn statistics, regression validation is the process of deciding whether the numerical results quantifying hypothesized relationships between variables, obtained from regression analysis, are acceptable as descriptions of the data. The validation process can involve analyzing the goodness of fit of the regression, analyzing whether the regression residuals are random, and checking whether the model's predictive performance deteriorates substantially when applied to data that were not used in model estimation.