Loi normale multidimensionnelleEn théorie des probabilités, on appelle loi normale multidimensionnelle, ou normale multivariée ou loi multinormale ou loi de Gauss à plusieurs variables, la loi de probabilité qui est la généralisation multidimensionnelle de la loi normale. gauche|vignette|Différentes densités de lois normales en un dimension. gauche|vignette|Densité d'une loi gaussienne en 2D. Une loi normale classique est une loi dite « en cloche » en une dimension.
Énergie solaireLénergie solaire est la fraction de l'énergie électromagnétique provenant du Soleil, traversant l’atmosphère qui en absorbe une partie, et parvenant à la surface de la Terre. L'énergie solaire est à l'origine du cycle de l'eau, du vent et de la photosynthèse réalisée par le règne végétal, dont dépend le règne animal via les chaînes alimentaires. Le Soleil est à l'origine de la plupart des énergies sur Terre, à l'exception de l'énergie nucléaire et de la géothermie profonde.
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.
Mean absolute errorIn statistics, mean absolute error (MAE) is a measure of errors between paired observations expressing the same phenomenon. Examples of Y versus X include comparisons of predicted versus observed, subsequent time versus initial time, and one technique of measurement versus an alternative technique of measurement. MAE is calculated as the sum of absolute errors divided by the sample size: It is thus an arithmetic average of the absolute errors , where is the prediction and the true value.
Forçage radiatifEn climatologie, le forçage radiatif est approximativement défini comme la différence entre la puissance radiative reçue et la puissance radiative émise par un système climatique donné, comme le système Terre. Un forçage radiatif positif tend à réchauffer le système (plus d'énergie reçue qu'émise), alors qu'un forçage radiatif négatif va dans le sens d'un refroidissement (plus d'énergie perdue que reçue). Ce terme prend une définition légèrement différente et possède une importance capitale dans les questions liées aux changements climatiques.
Mean absolute percentage errorThe mean absolute percentage error (MAPE), also known as mean absolute percentage deviation (MAPD), is a measure of prediction accuracy of a forecasting method in statistics. It usually expresses the accuracy as a ratio defined by the formula: where At is the actual value and Ft is the forecast value. Their difference is divided by the actual value At. The absolute value of this ratio is summed for every forecasted point in time and divided by the number of fitted points n.
Least absolute deviationsLeast absolute deviations (LAD), also known as least absolute errors (LAE), least absolute residuals (LAR), or least absolute values (LAV), is a statistical optimality criterion and a statistical optimization technique based on minimizing the sum of absolute deviations (also sum of absolute residuals or sum of absolute errors) or the L1 norm of such values. It is analogous to the least squares technique, except that it is based on absolute values instead of squared values.
Modèle de circulation généraledroite|vignette|Modèle de circulation générale GEOS-5 (Goddard Earth Observing System Model) développé par la NASA. Un modèle de circulation générale (en anglais, general circulation model ou GCM) est un modèle climatique. Il s'appuie sur les équations de Navier-Stokes, appliquées à une sphère en rotation ainsi que sur des équations d'équilibre de la thermodynamique pour inclure les sources d'énergie (rayonnement, changement de phase). Ceci permet de simuler à la fois la circulation atmosphérique mais aussi la circulation océanique.
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.
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.
Estimation par noyauEn statistique, l’estimation par noyau (ou encore méthode de Parzen-Rosenblatt ; en anglais, kernel density estimation ou KDE) est une méthode non-paramétrique d’estimation de la densité de probabilité d’une variable aléatoire. Elle se base sur un échantillon d’une population statistique et permet d’estimer la densité en tout point du support. En ce sens, cette méthode généralise astucieusement la méthode d’estimation par un histogramme. Si est un échantillon i.i.d.
Base de donnéesUne base de données permet de stocker et de retrouver des données structurées, semi-structurées ou des données brutes ou de l'information, souvent en rapport avec un thème ou une activité ; celles-ci peuvent être de natures différentes et plus ou moins reliées entre elles. Leurs données peuvent être stockées sous une forme très structurée (base de données relationnelles par exemple), ou bien sous la forme de données brutes peu structurées (avec les bases de données NoSQL par exemple).
Sensibilité climatiquevignette|redresse=1.5|Diagramme des facteurs qui déterminent la sensibilité du climat. L'augmentation des niveaux de entraîne un réchauffement initial. Ce réchauffement est amplifié par l'effet net des rétroactions. Parmi les rétroactions qui se renforcent d'elles-mêmes, on peut citer la fonte des glaces qui réfléchissent la lumière du soleil et l'augmentation de l'évaporation, qui accroît la quantité moyenne de vapeur d'eau dans l'atmosphère, laquelle est un gaz à effet de serre.
Résidu (statistiques)In statistics and optimization, errors and residuals are two closely related and easily confused measures of the deviation of an observed value of an element of a statistical sample from its "true value" (not necessarily observable). The error of an observation is the deviation of the observed value from the true value of a quantity of interest (for example, a population mean). The residual is the difference between the observed value and the estimated value of the quantity of interest (for example, a sample mean).
Entrepôt de donnéesvignette|redresse=1.5|Vue d'ensemble d'une architecture entrepôt de données. Le terme entrepôt de données ou EDD (ou base de données décisionnelle ; en anglais, data warehouse ou DWH) désigne une base de données utilisée pour collecter, ordonner, journaliser et stocker des informations provenant de base de données opérationnelles et fournir ainsi un socle à l'aide à la décision en entreprise. Un entrepôt de données est une base de données regroupant une partie ou l'ensemble des données fonctionnelles d'une entreprise.
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.
Solar powerSolar power is the conversion of energy from sunlight into electricity, either directly using photovoltaics (PV) or indirectly using concentrated solar power. Photovoltaic cells convert light into an electric current using the photovoltaic effect. Concentrated solar power systems use lenses or mirrors and solar tracking systems to focus a large area of sunlight to a hot spot, often to drive a steam turbine.
Density estimationIn statistics, probability density estimation or simply density estimation is the construction of an estimate, based on observed data, of an unobservable underlying probability density function. The unobservable density function is thought of as the density according to which a large population is distributed; the data are usually thought of as a random sample from that population. A variety of approaches to density estimation are used, including Parzen windows and a range of data clustering techniques, including vector quantization.
Énergie solaire thermiqueupright|vignette|Un champ de capteurs solaires au Danemark au sein d'une centrale de chauffage solaire, permettant de récupérer l'énergie thermique du rayonnement solaire. L'énergie solaire thermique est l'énergie thermique du rayonnement solaire. Elle est captée dans le but d'échauffer un fluide (liquide ou gaz). L'énergie reçue par le fluide peut être ensuite utilisée directement (eau chaude sanitaire, chauffage) ou indirectement (production de vapeur d'eau pour entraîner des alternateurs et ainsi obtenir de l'énergie électrique, production de froid).
Mean percentage errorIn statistics, the mean percentage error (MPE) is the computed average of percentage errors by which forecasts of a model differ from actual values of the quantity being forecast. The formula for the mean percentage error is: where at is the actual value of the quantity being forecast, ft is the forecast, and n is the number of different times for which the variable is forecast. Because actual rather than absolute values of the forecast errors are used in the formula, positive and negative forecast errors can offset each other; as a result the formula can be used as a measure of the bias in the forecasts.
