Sol (pédologie)vignette|Le sol recèle un trésor vivant insoupçonné qui représente 50 % de la biodiversité spécifique sur la terre. En région tempérée, chaque mètre carré (sur de profondeur) abrite en moyenne animales (dont un millier d'espèces d'invertébrés constitués de près de 50 % d'acariens) comprenant, en les distinguant par leur taille, la microfaune, la mésofaune et la macrofaune. Une cuillère à café de sol, soit environ un gramme, héberge en moyenne 100 arthropodes, à , des millions de protozoaires et près d'un milliard de cellules bactériennes, issues de plus de 1 million d'espèces.
Soil moistureSoil moisture is the water content of the soil. It can be expressed in terms of volume or weight. Soil moisture measurement can be based on in situ probes (e.g., capacitance probes, neutron probes) or remote sensing methods. Water that enters a field is removed from a field by runoff, drainage, evaporation or transpiration.
Teneur en eau (milieux poreux)En physique des milieux poreux, on désigne par teneur en eau la quantité d'eau liquide contenue dans un échantillon de matière, par exemple un échantillon de sol, de roche, de céramique ou de bois, la quantité étant évaluée par un rapport pondéral ou volumétrique. Cette propriété intervient dans un large éventail de disciplines scientifiques et techniques, et s'exprime comme un rapport ou quotient, dont la valeur peut varier entre 0 (échantillon complètement sec) et (pour la teneur « volumétrique ») la « porosité à saturation » du matériau.
Régression et dégradation des solsvignette|redresse=1.7|Carte mondiale de la dégradation des sols établie en 2017. Selon le rapport de 2015 de la FAO et l' sur l'« État des ressources du sol dans le monde », un tiers des terres arables de la planète sont plus ou moins menacées de disparaître. Les principales menaces qui affectent les sols sont leur érosion (par l'eau, le vent ou le labour), la perte de carbone organique et les déséquilibres nutritifs liés principalement au changement d'affectation des sols (urbanisation, défrichement), ainsi qu'à l'intensification de l'agriculture et de la déforestation.
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.
Soil testSoil test may refer to one or more of a wide variety of soil analysis conducted for one of several possible reasons. Possibly the most widely conducted soil tests are those done to estimate the plant-available concentrations of plant nutrients, in order to determine fertilizer recommendations in agriculture. Other soil tests may be done for engineering (geotechnical), geochemical or ecological investigations. In agriculture, a soil test commonly refers to the analysis of a soil sample to determine nutrient content, composition, and other characteristics such as the acidity or pH level.
Évapotranspirationvignette|Représentation schématique du bilan évapotranspiration/alimentation de la nappe/ruissellement. À l'échelle mondiale, l'évapotranspiration potentielle ETp provient de différents flux d'eau retournant vers l'atmosphère sous forme de vapeur : transpiration (64 % de l'ETp), interception évaporée (27 %), évaporation des sols (6 %) et des étendues d'eau à l'intérieur des terres (3 %). vignette|Pluviométrie mondiale mensuelle.
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.
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.).
Régression polynomialePolyreg scheffe.svg thumb|Régression sur un nuage de points par un polynôme de degré croissant. La régression polynomiale est une analyse statistique qui décrit la variation d'une variable aléatoire expliquée à partir d'une fonction polynomiale d'une variable aléatoire explicative. C'est un cas particulier de régression linéaire multiple, où les observations sont construites à partir des puissances d'une seule variable.
Régression (statistiques)En mathématiques, la régression recouvre plusieurs méthodes d’analyse statistique permettant d’approcher une variable à partir d’autres qui lui sont corrélées. Par extension, le terme est aussi utilisé pour certaines méthodes d’ajustement de courbe. En apprentissage automatique, on distingue les problèmes de régression des problèmes de classification. Ainsi, on considère que les problèmes de prédiction d'une variable quantitative sont des problèmes de régression tandis que les problèmes de prédiction d'une variable qualitative sont des problèmes de classification.
Fonction de répartition empiriqueEn statistiques, une fonction de répartition empirique est une fonction de répartition qui attribue la probabilité 1/n à chacun des n nombres dans un échantillon. Soit X,...,X un échantillon de variables iid définies sur un espace de probabilité , à valeurs dans , avec pour fonction de répartition F. La fonction de répartition empirique de l'échantillon est définie par : où est la fonction indicatrice de l'événement A. Pour chaque ω, l'application est une fonction en escalier, fonction de répartition de la loi de probabilité uniforme sur l'ensemble .
Carbone du solLe carbone du sol est la matière terrestre solide stockée dans les sols au niveau mondial. Cette appellation comprend à la fois la matière organique du sol et l'ensemble du carbone inorganique constituant les minéraux carbonatés. Le carbone du sol est un puits de carbone par rapport au cycle mondial du carbone, jouant un rôle dans la biogéochimie, l'atténuation du changement climatique et dans la construction de modèles climatiques mondiaux. Le carbone du sol est présent sous deux formes : inorganique et organique.
Fat-tailed distributionA fat-tailed distribution is a probability distribution that exhibits a large skewness or kurtosis, relative to that of either a normal distribution or an exponential distribution. In common usage, the terms fat-tailed and heavy-tailed are sometimes synonymous; fat-tailed is sometimes also defined as a subset of heavy-tailed. Different research communities favor one or the other largely for historical reasons, and may have differences in the precise definition of either.
Ordinal regressionIn statistics, ordinal regression, also called ordinal classification, is a type of regression analysis used for predicting an ordinal variable, i.e. a variable whose value exists on an arbitrary scale where only the relative ordering between different values is significant. It can be considered an intermediate problem between regression and classification. Examples of ordinal regression are ordered logit and ordered probit.
Machine à vecteurs de supportLes machines à vecteurs de support ou séparateurs à vaste marge (en anglais support-vector machine, SVM) sont un ensemble de techniques d'apprentissage supervisé destinées à résoudre des problèmes de discrimination et de régression. Les SVM sont une généralisation des classifieurs linéaires. Les séparateurs à vaste marge ont été développés dans les années 1990 à partir des considérations théoriques de Vladimir Vapnik sur le développement d'une théorie statistique de l'apprentissage : la théorie de Vapnik-Tchervonenkis.
Érosion des solsvignette|redresse=1.7|Cartographie mondiale de la vulnérabilité des sols à l'érosion hydrique. Des taux d'érosion deux fois plus élevé que le taux de formation des sols (voire quarante fois dans les pays développés actuels dont l'agriculture productiviste se traduit par un labour ou un travail du sol intensif) explique l'espérance de vie des grandes civilisations antiques rythmés par la loi des cycles millénaires avec une phase d'expansion suivie d'une phase de déclin (en moyenne de 800 à , donnée compatible avec l'érosion complète des couches arables et fertiles par leur culture intensive reposant sur environ un mètre de terre végétale).
Fonction de répartitionEn théorie des probabilités, la fonction de répartition, ou fonction de distribution cumulative, d'une variable aléatoire réelle X est la fonction F_X qui, à tout réel x, associe la probabilité d’obtenir une valeur inférieure ou égale : Cette fonction est caractéristique de la loi de probabilité de la variable aléatoire.
Sampling distributionIn statistics, a sampling distribution or finite-sample distribution is the probability distribution of a given random-sample-based statistic. If an arbitrarily large number of samples, each involving multiple observations (data points), were separately used in order to compute one value of a statistic (such as, for example, the sample mean or sample variance) for each sample, then the sampling distribution is the probability distribution of the values that the statistic takes on.
Categorical distributionIn probability theory and statistics, a categorical distribution (also called a generalized Bernoulli distribution, multinoulli distribution) is a discrete probability distribution that describes the possible results of a random variable that can take on one of K possible categories, with the probability of each category separately specified. There is no innate underlying ordering of these outcomes, but numerical labels are often attached for convenience in describing the distribution, (e.g. 1 to K).
