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.
Boîte à moustachesDans les représentations graphiques de données statistiques, la boîte à moustaches, aussi appelée diagramme en boîte, boîtes à pattes, boîte de Tukey (en anglais, box-and-whisker plot, plus simplement box plot) est un moyen rapide de figurer le profil essentiel d'une série statistique quantitative. Elle a été inventée en 1977 par John Tukey, mais peut faire l'objet de certains aménagements selon les utilisateurs. La boîte à moustaches résume seulement quelques indicateurs de position du caractère étudié (médiane, quartiles, minimum, maximum ou déciles).
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.
Bootstrap (statistiques)En statistiques, les techniques de bootstrap sont des méthodes d'inférence statistique basées sur la réplication multiple des données à partir du jeu de données étudié, selon les techniques de rééchantillonnage. Elles datent de la fin des années 1970, époque où la possibilité de calculs informatiques intensifs devient abordable. On calculait depuis près d'un siècle des estimations : mesures de dispersion (variance, écart-type), intervalles de confiance, tables de décision pour des tests d'hypothèse, etc.
Halo galactiquevignette|La galaxie elliptique NGC 3923 et son halo. Un halo galactique est une composante, grossièrement sphérique, d'une galaxie qui s'étend au-delà de la partie principale visible de la galaxie. Le halo galactique est constitué : d'un halo stellaire ; d'une couronne galactique (un gaz chaud, c'est-à-dire un plasma) ; d'un halo de matière noire. La distinction entre le halo et le corps principal de la galaxie est la plus nette dans les galaxies spirales, où la forme sphérique du halo contraste avec le disque galactique.
Simulation militairevignette|Les soldats de la Grande-Bretagne de l'Artillerie Royale du train dans un monde virtuel au cours de l'Exercice Steel Sabre, 2015 Les simulations militaires, également appelées les jeux de guerre, sont des simulations dans lesquelles les théories de la guerre peuvent être testées et perfectionnées. Les simulations existent dans de nombreuses formes, avec des différents degrés de réalisme. Ces derniers temps, le champ d'application de simulations a élargi pour inclure non seulement le domaine militaire mais aussi les facteurs politiques et sociaux.
Total least squaresIn applied statistics, total least squares is a type of errors-in-variables regression, a least squares data modeling technique in which observational errors on both dependent and independent variables are taken into account. It is a generalization of Deming regression and also of orthogonal regression, and can be applied to both linear and non-linear models. The total least squares approximation of the data is generically equivalent to the best, in the Frobenius norm, low-rank approximation of the data matrix.
Modeling and simulationModeling and simulation (M&S) is the use of models (e.g., physical, mathematical, behavioral, or logical representation of a system, entity, phenomenon, or process) as a basis for simulations to develop data utilized for managerial or technical decision making. In the computer application of modeling and simulation a computer is used to build a mathematical model which contains key parameters of the physical model. The mathematical model represents the physical model in virtual form, and conditions are applied that set up the experiment of interest.
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.
Sample maximum and minimumIn statistics, the sample maximum and sample minimum, also called the largest observation and smallest observation, are the values of the greatest and least elements of a sample. They are basic summary statistics, used in descriptive statistics such as the five-number summary and Bowley's seven-figure summary and the associated box plot. The minimum and the maximum value are the first and last order statistics (often denoted X(1) and X(n) respectively, for a sample size of n).
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 .
Procédure d'approchethumb|Procédure d'approche en vidéo - reconstitution du Vol 801 Korean Air. La procédure d'approche d'un avion définit les trajectoires et altitudes à respecter avant l'atterrissage. Elle peut s'effectuer à vue ou aux instruments. Le pilote est tenu de respecter les procédures publiées dans des cartes d'approche par les autorités du pays. L'approche est la phase du vol située entre la croisière et l'atterrissage. Au cours de l'approche, le pilote réduit la vitesse et l'altitude de l'aéronef tout en l'alignant sur l'axe de la piste.
