Rang taxonomiquevignette|Principaux rangs taxinomiques. En nomenclature biologique, on nomme rangs taxinomiques, ou rangs taxonomiques, les niveaux hiérarchiques de la classification scientifique du monde vivant, qui du règne à l'espèce, forment les étages de la pyramide accueillant les taxons de la systématique d'un groupe donné d'animaux, de plantes, de champignons, de protistes, de bactéries ou d’archées.
Taxonomievignette|350px|La classification classique du vivant classe les êtres vivants selon une hiérarchie de groupes de plus en plus vastes. La taxonomie ou taxinomie est une branche des sciences naturelles qui a pour objet l'étude de la diversité du monde vivant. Cette activité consiste à décrire et circonscrire en termes d'espèces les organismes vivants et à les organiser en catégories hiérarchisées appelées taxons. Elle doit proposer des outils et des méthodes permettant de les identifier (notamment grâce aux clés de détermination).
Espècevignette| redresse=1.2| L'espèce est l'unité de base de la classification du vivant. Dans les sciences du vivant, l’espèce (du latin species, « type » ou « apparence ») est le taxon de base de la systématique. La définition la plus communément admise est celle du concept biologique : une espèce est un ensemble d'individus qui peuvent effectivement ou potentiellement se reproduire entre eux et engendrer une descendance viable et féconde, dans des conditions naturelles.
Simple random sampleIn statistics, a simple random sample (or SRS) is a subset of individuals (a sample) chosen from a larger set (a population) in which a subset of individuals are chosen randomly, all with the same probability. It is a process of selecting a sample in a random way. In SRS, each subset of k individuals has the same probability of being chosen for the sample as any other subset of k individuals. A simple random sample is an unbiased sampling technique. Simple random sampling is a basic type of sampling and can be a component of other more complex sampling methods.
Arbre phylogénétiquevignette|upright=1.5|Arbre phylogénétique, basé sur le génome d'après Ciccarelli et al. (2006), mettant en évidence les trois domaines du vivant : les eucaryotes en rose (animaux, champignons, plantes et protistes), les bactéries en bleu, et les archées en vert. Un arbre phylogénétique est un arbre schématique qui montre les relations de parenté entre des groupes d'êtres vivants. Chacun des nœuds de l'arbre représente l'ancêtre commun de ses descendants ; le nom qu'il porte est celui du clade formé des groupes frères qui lui appartiennent, non celui de l'ancêtre qui reste impossible à déterminer.
Espèce envahissantevignette|Renouée du Japon et autres plantes exotiques envahissantes qui affectent les écosystèmes indigènes. thumb| Miconia calvescens, originaire d'Amérique centrale est pointée dans l'accélération de l'érosion de la biodiversité d'archipels du Pacifique comme Hawaii. thumb|En Europe, les (Trachemys spp.) et autres émydidées nord-américaines relâchées par leurs propriétaires dans la nature pourraient concurrencer les espèces natives comme la cistude.
TaxonomyTaxonomy is the practice and science of categorization or classification. A taxonomy (or taxonomical classification) is a scheme of classification, especially a hierarchical classification, in which things are organized into groups or types. Among other things, a taxonomy can be used to organize and index knowledge (stored as documents, articles, videos, etc.), such as in the form of a library classification system, or a search engine taxonomy, so that users can more easily find the information they are searching for.
Folk taxonomyA folk taxonomy is a vernacular naming system, as distinct from scientific taxonomy. Folk biological classification is the way people traditionally describe and organize the world around them, typically making generous use of form taxa such as "shrubs", "bugs", "ducks", "fish", "algae", "vegetables", or of economic criteria such as "game animals", "pack animals", "weeds" and other like terms. Folk taxonomies are generated from social knowledge and are used in everyday speech.
Échantillonnage stratifiévignette|Vous prenez un échantillon aléatoire stratifié en divisant d'abord la population en groupes homogènes (semblables en eux-mêmes) (strates) qui sont distincts les uns des autres, c'est-à-dire. Le groupe 1 est différent du groupe 2. Ensuite, choisissez un EAS (échantillon aléatoire simple) distinct dans chaque strate et combinez ces EAS pour former l'échantillon complet. L'échantillonnage aléatoire stratifié est utilisé pour produire des échantillons non biaisés.
Classification des virusLa classification des virus n'est pas intégrée à celle réalisée pour les êtres vivants, l'appartenance même des virus au monde vivant étant sujette à débat. Deux méthodes font autorité : la classification Baltimore, proposée par David Baltimore, lauréat du prix Nobel de physiologie ou médecine en 1975, qui est basée sur le type d'acide nucléique des virus (ADN ou ARN) et son mode d'expression ; la classification de l'International Committee on Taxonomy of Viruses (ICTV), qui utilise une méthode assez semblable à celle utilisée pour les êtres vivants, où les virus sont rangés par ordre, famille, sous-famille, genre et espèce.
Statistical populationIn statistics, a population is a set of similar items or events which is of interest for some question or experiment. A statistical population can be a group of existing objects (e.g. the set of all stars within the Milky Way galaxy) or a hypothetical and potentially infinite group of objects conceived as a generalization from experience (e.g. the set of all possible hands in a game of poker). A common aim of statistical analysis is to produce information about some chosen population.
Cluster samplingIn statistics, cluster sampling is a sampling plan used when mutually homogeneous yet internally heterogeneous groupings are evident in a statistical population. It is often used in marketing research. In this sampling plan, the total population is divided into these groups (known as clusters) and a simple random sample of the groups is selected. The elements in each cluster are then sampled. If all elements in each sampled cluster are sampled, then this is referred to as a "one-stage" cluster sampling plan.
Échantillonnage (statistiques)thumb|Exemple d'échantillonnage aléatoire En statistique, l'échantillonnage désigne les méthodes de sélection d'un sous-ensemble d'individus (un échantillon) à l'intérieur d'une population pour estimer les caractéristiques de l'ensemble de la population. Cette méthode présente plusieurs avantages : une étude restreinte sur une partie de la population, un moindre coût, une collecte des données plus rapide que si l'étude avait été réalisé sur l'ensemble de la population, la réalisation de contrôles destructifs Les résultats obtenus constituent un échantillon.
Modèle statistiqueUn modèle statistique est une description mathématique approximative du mécanisme qui a généré les observations, que l'on suppose être un processus stochastique et non un processus déterministe. Il s’exprime généralement à l’aide d’une famille de distributions (ensemble de distributions) et d’hypothèses sur les variables aléatoires X1, . . ., Xn. Chaque membre de la famille est une approximation possible de F : l’inférence consiste donc à déterminer le membre qui s’accorde le mieux avec les données.
Indicateur de dispersionEn statistique, un indicateur de dispersion mesure la variabilité des valeurs d’une série statistique. Il est toujours positif et d’autant plus grand que les valeurs de la série sont étalées. Les plus courants sont la variance, l'écart-type et l'écart interquartile. Ces indicateurs complètent l’information apportée par les indicateurs de position ou de tendance centrale, mesurés par la moyenne ou la médiane. Dans la pratique, c'est-à-dire dans l'industrie, les laboratoires ou en métrologie, où s'effectuent des mesurages, cette dispersion est estimée par l'écart type.
Nonprobability samplingSampling is the use of a subset of the population to represent the whole population or to inform about (social) processes that are meaningful beyond the particular cases, individuals or sites studied. Probability sampling, or random sampling, is a sampling technique in which the probability of getting any particular sample may be calculated. In cases where external validity is not of critical importance to the study's goals or purpose, researchers might prefer to use nonprobability sampling.
Linnaean taxonomyLinnaean taxonomy can mean either of two related concepts: The particular form of biological classification (taxonomy) set up by Carl Linnaeus, as set forth in his Systema Naturae (1735) and subsequent works. In the taxonomy of Linnaeus there are three kingdoms, divided into classes, and they, in turn, into lower ranks in a hierarchical order. A term for rank-based classification of organisms, in general. That is, taxonomy in the traditional sense of the word: rank-based scientific classification.
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.
Survey samplingIn statistics, survey sampling describes the process of selecting a sample of elements from a target population to conduct a survey. The term "survey" may refer to many different types or techniques of observation. In survey sampling it most often involves a questionnaire used to measure the characteristics and/or attitudes of people. Different ways of contacting members of a sample once they have been selected is the subject of survey data collection.
Statistical mechanicsIn physics, statistical mechanics is a mathematical framework that applies statistical methods and probability theory to large assemblies of microscopic entities. It does not assume or postulate any natural laws, but explains the macroscopic behavior of nature from the behavior of such ensembles. Sometimes called statistical physics or statistical thermodynamics, its applications include many problems in the fields of physics, biology, chemistry, and neuroscience.
