NeigeLa neige () est une forme de précipitations atmosphériques constituée de particules de glace ramifiées, de structure et d'aspect très variables qui sont la plupart du temps cristallisées et agglomérées en flocons contenant de l'air. Mais cette glace peut aussi être sous forme de grains (neige en grains, neige roulée) ou mouillée. Lorsqu'il y a suffisamment de froid et d'humidité dans l'atmosphère, la neige se forme naturellement par condensation solide de la vapeur d'eau à saturation autour des noyaux de congélation.
Régression linéaireEn statistiques, en économétrie et en apprentissage automatique, un modèle de régression linéaire est un modèle de régression qui cherche à établir une relation linéaire entre une variable, dite expliquée, et une ou plusieurs variables, dites explicatives. On parle aussi de modèle linéaire ou de modèle de régression linéaire. Parmi les modèles de régression linéaire, le plus simple est l'ajustement affine. Celui-ci consiste à rechercher la droite permettant d'expliquer le comportement d'une variable statistique y comme étant une fonction affine d'une autre variable statistique x.
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.
Dependent and independent variablesDependent and independent variables are variables in mathematical modeling, statistical modeling and experimental sciences. Dependent variables are studied under the supposition or demand that they depend, by some law or rule (e.g., by a mathematical function), on the values of other variables. Independent variables, in turn, are not seen as depending on any other variable in the scope of the experiment in question. In this sense, some common independent variables are time, space, density, mass, fluid flow rate, and previous values of some observed value of interest (e.
Multinomial logistic regressionIn statistics, multinomial logistic regression is a classification method that generalizes logistic regression to multiclass problems, i.e. with more than two possible discrete outcomes. That is, it is a model that is used to predict the probabilities of the different possible outcomes of a categorically distributed dependent variable, given a set of independent variables (which may be real-valued, binary-valued, categorical-valued, etc.).
Analyse spatialevignette|200px|Carte de cas de choléra pendant l'épidémie de 1854 à Londres L'analyse spatiale est une approche géographique qui étudie les localisations et les interactions spatiales en tant que composantes actives des fonctionnements sociétaux. Elle part du postulat selon lequel l'espace est acteur organisé. C'est une science nomothétique donc elle vise à proposer une approche modélisée de l'espace géographique en mettant en évidence des formes récurrentes d'organisation spatiales et des théories, notamment à travers diverses notions-clés : distance, réseaux, structure, .
Variable catégorielleEn statistique, une variable qualitative, une variable catégorielle, ou bien un facteur est une variable qui prend pour valeur des modalités, des catégories ou bien des niveaux, par opposition aux variables quantitatives qui mesurent sur chaque individu une quantité. Les modalités (ou les valeurs) qu’elle prend peuvent être désignés en toutes lettre par des noms , comme par exemple: les modalités du sexe sont : Masculin et Féminin les modalités de la couleurs des yeux sont : Bleu, Marron, Noir et Vert ; les modalités de la variable mention au Bac sont : TB, B, AB et P.
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.
Méthode des variables instrumentalesEn statistique et en économétrie, la méthode des variables instrumentales est une méthode permettant d'identifier et d'estimer des relations causales entre des variables. Cette méthode est très souvent utilisée en économétrie. Le modèle de régression linéaire simple fait l'hypothèse que les variables explicatives sont statistiquement indépendantes du terme d'erreur. Par exemple, si on pose le modèle avec x la variable explicative et u le terme d'erreur, on suppose généralement que x est exogène, c'est-à-dire que .
Linear least squaresLinear least squares (LLS) is the least squares approximation of linear functions to data. It is a set of formulations for solving statistical problems involved in linear regression, including variants for ordinary (unweighted), weighted, and generalized (correlated) residuals. Numerical methods for linear least squares include inverting the matrix of the normal equations and orthogonal decomposition methods. The three main linear least squares formulations are: Ordinary least squares (OLS) is the most common estimator.
Carte topographiquethumb|Un exemple de carte topographique américaine Une carte topographique est une carte à échelle réduite représentant le relief déterminé par altimétrie et les aménagements humains d'une région géographique de manière précise et détaillée sur un plan horizontal. Les autres cartes à échelle plus grande et les plans de ville ne sont pas des cartes topographiques car ils ne respectent pas l'échelle de réduction pour représenter les routes. En effet, l'usage principal de ces cartes routières et des plans est le repérage d'un tracé routier.
TopographieLa topographie (du grec topos, « lieu », et graphein, « dessiner ») est la science qui permet la mesure puis la représentation sur un plan ou une carte des formes et détails visibles sur le terrain, qu'ils soient naturels (notamment le relief et l'hydrographie) ou artificiels (comme les bâtiments, les routes). Son objectif est de déterminer la position et l'altitude de n'importe quel point situé dans une zone donnée, qu'elle soit de la taille d'un continent, d'un pays, d'un champ ou d'un corps de rue.
Régression multivariée par spline adaptativeLa Régression multivariée par spline adaptative (en anglais MARS pour ) est une méthode statistique ; plus précisément, c'est une forme de modèle de régression présentée pour la première fois par Jerome H. Friedman et Bernard Silverman en 1991. C'est une technique de régression non paramétrique pouvant être vue comme une extension des régressions linéaires qui modélisent automatiquement des interactions et des non-linéarités. Le terme MARS est une marque de Salford Systems.
Binary regressionIn statistics, specifically regression analysis, a binary regression estimates a relationship between one or more explanatory variables and a single output binary variable. Generally the probability of the two alternatives is modeled, instead of simply outputting a single value, as in linear regression. Binary regression is usually analyzed as a special case of binomial regression, with a single outcome (), and one of the two alternatives considered as "success" and coded as 1: the value is the count of successes in 1 trial, either 0 or 1.
IsoplètheUne isoplèthe (ou une isoligne, ou un isarithme) est une ligne joignant des points d'égale valeur sur une carte. Elle sépare des zones de faibles valeurs et des zones de valeurs plus élevées. En thermodynamique, c'est une courbe dans le diagramme de phase indiquant une même composition. (Tous les termes de la liste ci-dessous sont féminins.
Linear predictor functionIn statistics and in machine learning, a linear predictor function is a linear function (linear combination) of a set of coefficients and explanatory variables (independent variables), whose value is used to predict the outcome of a dependent variable. This sort of function usually comes in linear regression, where the coefficients are called regression coefficients. However, they also occur in various types of linear classifiers (e.g.
ElevationThe elevation of a geographic location is its height above or below a fixed reference point, most commonly a reference geoid, a mathematical model of the Earth's sea level as an equipotential gravitational surface (see Geodetic datum § Vertical datum). The term elevation is mainly used when referring to points on the Earth's surface, while altitude or geopotential height is used for points above the surface, such as an aircraft in flight or a spacecraft in orbit, and depth is used for points below the surface.
Régression logistiqueEn statistiques, la régression logistique ou modèle logit est un modèle de régression binomiale. Comme pour tous les modèles de régression binomiale, il s'agit d'expliquer au mieux une variable binaire (la présence ou l'absence d'une caractéristique donnée) par des observations réelles nombreuses, grâce à un modèle mathématique. En d'autres termes d'associer une variable aléatoire de Bernoulli (génériquement notée ) à un vecteur de variables aléatoires . La régression logistique constitue un cas particulier de modèle linéaire généralisé.
Modèle numérique de terrainUn modèle numérique de terrain (MNT) est une représentation de la topographie (altimétrie et/ou bathymétrie) d’une zone terrestre (ou d'une planète tellurique) sous une forme adaptée à son utilisation par un calculateur numérique (ordinateur). droite|300px|vignette|Le Modèle Numérique de Terrain (MNT) ne prend pas en compte les éléments situés au-dessus de la surface contrairement à un Modèle Numérique d'Élévation (MNE) Un modèle numérique de terrain (MNT) est une représentation en 2,5D de la surface d'un terrain ou d'une planète, créée à partir des données d'altitude du terrain.
Base de données spatialesUne base de données spatiales est une base de données optimisée pour stocker et interroger des données reliées à des objets référencés géographiquement, y compris des points, les lignes et des polygones. Alors que les bases de données classiques peuvent comprendre différents types de données numériques et caractères, des fonctions additionnelles ont besoin d'être ajoutées pour traiter les types de données spatiales. Celles-ci sont typiquement appelées géométrie ou caractère.
