Lentille gravitationnelle faibleUne lentille gravitationnelle faible (weak gravitational lensing en anglais) est une lentille gravitationnelle dont les effets sont limités par rapport aux lentilles gravitationnelles fortes. Plus fréquentes que ces dernières, les lentilles gravitationnelles faibles sont beaucoup plus difficiles à observer. Comme tout type de lentille gravitationnelle, les lentilles gravitationnelles faibles peuvent être produites par divers corps célestes plus ou moins massifs. Selon le ou les corps impliqués, les effets de lentille varieront.
Moment (probabilités)En théorie des probabilités et en statistique, les moments d’une variable aléatoire réelle sont des indicateurs de la dispersion de cette variable. Le premier moment ordinaire, appelé moment d'ordre 1 est l'espérance (i.e la moyenne) de cette variable. Le deuxième moment centré d'ordre 2 est la variance. Ainsi, l'écart type est la racine carrée du moment centré d’ordre 2. Le moment d'ordre 3 est l'asymétrie. Le moment d'ordre 4 est le kurtosis. Le concept de moment est proche du concept de moment en physique.
Moment d'un vecteurLe moment d'un vecteur peut se définir par rapport à un point ou par rapport à un axe orienté. Le moment par rapport à un point est un vecteur, le moment par rapport à un axe est un scalaire. Les moments d'un vecteur vrai (ou vecteur polaire) sont des pseudovecteurs ou des pseudoscalaires, ceux d'un pseudovecteur sont des vecteurs vrais ou des scalaires vrais.
Lentille gravitationnelleEn astrophysique, une lentille gravitationnelle, ou mirage gravitationnel, est produit par la présence d'un corps céleste très massif (tel, par exemple, un amas de galaxies) se situant entre un observateur et une source « lumineuse » lointaine. La lentille gravitationnelle, imprimant un fort champ gravitationnel autour d'elle, a comme effet de faire dévier les rayons lumineux qui passent près d'elle, déformant ainsi les images que reçoit un observateur placé sur la ligne de visée.
Central momentIn probability theory and statistics, a central moment is a moment of a probability distribution of a random variable about the random variable's mean; that is, it is the expected value of a specified integer power of the deviation of the random variable from the mean. The various moments form one set of values by which the properties of a probability distribution can be usefully characterized.
Amas de galaxiesUn amas de galaxies, ou amas galactique, est l'association de plus d'une centaine de galaxies liées entre elles par la gravitation. En dessous de 100, on parle plutôt de groupe de galaxies, même si la frontière entre groupe et amas n'est pas clairement définie. Ces amas se caractérisent par leur forme spécifique (sphérique, symétrique ou quelconque), ainsi que par la répartition et leurs nombres de galaxies (jusqu'à plusieurs milliers). Ils se sont formés il y a 10 milliards d'années et plus.
Estimateur (statistique)En statistique, un estimateur est une fonction permettant d'estimer un moment d'une loi de probabilité (comme son espérance ou sa variance). Il peut par exemple servir à estimer certaines caractéristiques d'une population totale à partir de données obtenues sur un échantillon comme lors d'un sondage. La définition et l'utilisation de tels estimateurs constitue la statistique inférentielle. La qualité des estimateurs s'exprime par leur convergence, leur biais, leur efficacité et leur robustesse.
Galaxievignette|redresse=1.5|M51, la Galaxie du Tourbillon, un exemple typique de galaxie spirale. Une galaxie est une structure cosmique formée par le rassemblement d'étoiles et de leurs planètes éventuelles, de gaz, de poussière interstellaire, peut-être essentiellement de matière noire, et contenant souvent un trou noir supermassif en son centre. Les galaxies peuvent elles-mêmes se rassembler en groupes de galaxies, eux-mêmes pouvant se structurer en amas et superamas de galaxies.
Cumulant (statistiques)En mathématiques et plus particulièrement en théorie des probabilités et en statistique, les cumulants d'une loi de probabilité sont des coefficients qui ont un rôle similaire à celui des moments. Les cumulants déterminent entièrement les moments et vice versa, c'est-à-dire que deux lois ont les mêmes cumulants si et seulement si elles ont les mêmes moments. L'espérance constitue le premier cumulant, la variance le deuxième et le troisième moment centré constitue le troisième cumulant.
Galaxie naineUne galaxie naine est une petite galaxie composée de 100 millions à quelques milliards d'étoiles, un nombre relativement faible par rapport aux 200 à 400 milliards d'étoiles estimés de la Voie lactée. Ces galaxies gravitent souvent autour de galaxies plus importantes comme la Voie lactée, la galaxie d'Andromède ou la galaxie du Triangle. La Voie lactée possède plus d'une trentaine de galaxies naines connues qui gravitent autour d'elle. La plus grande d'entre elles est le Grand Nuage de Magellan, d'un diamètre d'environ 15000 années-lumière.
Consistent estimatorIn statistics, a consistent estimator or asymptotically consistent estimator is an estimator—a rule for computing estimates of a parameter θ0—having the property that as the number of data points used increases indefinitely, the resulting sequence of estimates converges in probability to θ0. This means that the distributions of the estimates become more and more concentrated near the true value of the parameter being estimated, so that the probability of the estimator being arbitrarily close to θ0 converges to one.
Centre d'inertieLe centre d'inertie d'un objet, ou centre de masse, est le point de l'espace où l'on applique les effets d'inertie, c'est-à-dire le vecteur variation de quantité de mouvement . Si la masse du système est constante, ce que nous supposerons pour simplifier par la suite, alors , étant l'accélération. C'est aussi le point où l'on applique le vecteur force d'inertie résultant de l'accélération d'entraînement dans le cas d'un référentiel non galiléen.
Biais (statistique)En statistique ou en épidémiologie, un biais est une démarche ou un procédé qui engendre des erreurs dans les résultats d'une étude. Formellement, le biais de l'estimateur d'un paramètre est la différence entre la valeur de l'espérance de cet estimateur (qui est une variable aléatoire) et la valeur qu'il est censé estimer (définie et fixe). biais effet-centre biais de vérification (work-up biais) biais d'autosélection, estimé à 27 % des travaux d'écologie entre 1960 et 1984 par le professeur de biologie américain Stuart H.
Méthode des moments (statistiques)La méthode des moments est un outil d'estimation intuitif qui date du début des statistiques. Elle consiste à estimer les paramètres recherchés en égalisant certains moments théoriques (qui dépendent de ces paramètres) avec leurs contreparties empiriques. L'égalisation se justifie par la loi des grands nombres qui implique que l'on peut "approcher" une espérance mathématique par une moyenne empirique. On est donc amené à résoudre un système d'équations. On suppose que l'échantillon X1,...
Invariant estimatorIn statistics, the concept of being an invariant estimator is a criterion that can be used to compare the properties of different estimators for the same quantity. It is a way of formalising the idea that an estimator should have certain intuitively appealing qualities. Strictly speaking, "invariant" would mean that the estimates themselves are unchanged when both the measurements and the parameters are transformed in a compatible way, but the meaning has been extended to allow the estimates to change in appropriate ways with such transformations.
Moment d'inertieLe moment d'inertie d'un système physique est une grandeur qui caractérise son inertie vis-à-vis des mouvements de rotation, comme sa masse caractérise son inertie vis-à-vis des mouvements de translation. Il dépend de la valeur et de la répartition des masses au sein du système et a pour dimension (produit d'une masse par le carré d'une longueur) ; il s'exprime donc en dans le Système international d'unités.
Rapport signal sur bruitEn électronique, le rapport signal sur bruit (SNR, ) est le rapport des puissances entre la partie du signal qui représente une information et le reste, qui constitue un bruit de fond. Il est un indicateur de la qualité de la transmission d'une information. L'expression d'un rapport signal sur bruit se fonde implicitement sur le principe de superposition, qui pose que le signal total est la somme de ces composantes. Cette condition n'est vraie que si le phénomène concerné est linéaire.
Minimum-variance unbiased estimatorIn statistics a minimum-variance unbiased estimator (MVUE) or uniformly minimum-variance unbiased estimator (UMVUE) is an unbiased estimator that has lower variance than any other unbiased estimator for all possible values of the parameter. For practical statistics problems, it is important to determine the MVUE if one exists, since less-than-optimal procedures would naturally be avoided, other things being equal. This has led to substantial development of statistical theory related to the problem of optimal estimation.
Galaxy ZooGalaxy Zoo est un projet astronomique en ligne qui propose aux internautes de collaborer au projet de classifier plus d'un million de galaxies. Les internautes bénévoles doivent travailler sur des images prises par le programme Sloan Digital Sky Survey et décider si les galaxies sont elliptiques ou spirales et signaler si elles possèdent des particularités comme avoir des spirales en forme de barre ou bien avoir subi des transformations. Le but de ce recensement est de valider les différents modèles galactiques proposés par les scientifiques.
Fonction génératrice des momentsEn théorie des probabilités et en statistique, la fonction génératrice des moments d'une variable aléatoire est la fonction M définie par pour tout réel t tel que cette espérance existe. Cette fonction, comme son nom l'indique, est utilisée afin d'engendrer les moments associés à la distribution de probabilités de la variable aléatoire .
