ÉvaluationSelon Michel Vial, l'évaluation est le rapport que l'on entretient avec la valeur. L'homme est porteur de valeurs qu'il a reçu plus ou moins consciemment, qu'il convoque pour mesurer la valeur d'objets ou de produits, pour contrôler les procédures (vérifier leur conformité) ou encore interroger (rendre intelligible) le sens de ses pratiques : s'interroger sur la valeur, rendre intelligible les pratiques au moyen de l'évaluation située. Plus généralement, l'évaluation est un processus mental de l'agir humain.
Modèle tobitIn statistics, a tobit model is any of a class of regression models in which the observed range of the dependent variable is censored in some way. The term was coined by Arthur Goldberger in reference to James Tobin, who developed the model in 1958 to mitigate the problem of zero-inflated data for observations of household expenditure on durable goods. Because Tobin's method can be easily extended to handle truncated and other non-randomly selected samples, some authors adopt a broader definition of the tobit model that includes these cases.
Cum hoc ergo propter hocCum hoc ergo propter hoc (latin signifiant avec ceci, donc à cause de ceci) est un sophisme qui consiste à prétendre que si deux événements sont corrélés, alors, il y a un lien de cause à effet entre les deux. La confusion entre corrélation et causalité est appelée effet cigogne en zététique (en référence à la corrélation trompeuse entre le nombre de nids de cigognes et celui des naissances humaines) ; en science et particulièrement en statistique cette erreur est rappelée par la phrase « la corrélation n'implique pas la causalité », en latin : cum hoc sed non propter hoc (avec ceci, cependant pas à cause de ceci).
M-estimateurvignette|M-estimateur En statistique, les M-estimateurs constituent une large classe de statistiques obtenues par la minimisation d'une fonction dépendant des données et des paramètres du modèle. Le processus du calcul d'un M-estimateur est appelé M-estimation. De nombreuses méthodes d'estimation statistiques peuvent être considérées comme des M-estimateurs. Dépendant de la fonction à minimiser lors de la M-estimation, les M-estimateurs peuvent permettre d'obtenir des estimateurs plus robustes que les méthodes plus classiques, comme la méthode des moindres carrés.
Least-squares adjustmentLeast-squares adjustment is a model for the solution of an overdetermined system of equations based on the principle of least squares of observation residuals. It is used extensively in the disciplines of surveying, geodesy, and photogrammetry—the field of geomatics, collectively. There are three forms of least squares adjustment: parametric, conditional, and combined: In parametric adjustment, one can find an observation equation h(X) = Y relating observations Y explicitly in terms of parameters X (leading to the A-model below).
Forecast errorIn statistics, a forecast error is the difference between the actual or real and the predicted or forecast value of a time series or any other phenomenon of interest. Since the forecast error is derived from the same scale of data, comparisons between the forecast errors of different series can only be made when the series are on the same scale. In simple cases, a forecast is compared with an outcome at a single time-point and a summary of forecast errors is constructed over a collection of such time-points.
Variable discrèteIn mathematics and statistics, a quantitative variable may be continuous or discrete if they are typically obtained by measuring or counting, respectively. If it can take on two particular real values such that it can also take on all real values between them (even values that are arbitrarily close together), the variable is continuous in that interval. If it can take on a value such that there is a non-infinitesimal gap on each side of it containing no values that the variable can take on, then it is discrete around that value.
Bayesian linear regressionBayesian linear regression is a type of conditional modeling in which the mean of one variable is described by a linear combination of other variables, with the goal of obtaining the posterior probability of the regression coefficients (as well as other parameters describing the distribution of the regressand) and ultimately allowing the out-of-sample prediction of the regressand (often labelled ) conditional on observed values of the regressors (usually ).
Bayesian multivariate linear regressionIn statistics, Bayesian multivariate linear regression is a Bayesian approach to multivariate linear regression, i.e. linear regression where the predicted outcome is a vector of correlated random variables rather than a single scalar random variable. A more general treatment of this approach can be found in the article MMSE estimator. Consider a regression problem where the dependent variable to be predicted is not a single real-valued scalar but an m-length vector of correlated real numbers.
JackknifeEn statistique, le jackknife ( couteau suisse) est une méthode de rééchantillonnage qui tire son nom de couteau suisse du fait qu'elle peut être utile à diverses choses : réduction du biais en petit échantillon, construction d'un intervalle de confiance raisonnable pour toute sorte de statistiques, test statistique. À partir des années 70, cette méthode de rééchantillonnage a été « remplacée » par une méthode plus sophistiquée, le bootstrap. Cette méthode a été développée par (1924-1973).
