Valeur absolue des écartsEn statistique, la déviation absolue moyenne (ou simplement déviation moyenne) d'un ensemble est la moyenne (ou valeur prévue) des déviations absolues par rapport à un point central d'une série statistique. C'est une statistique sommaire de dispersion ou de variabilité statistique, et elle peut être associée à toute mesure à une tendance centrale (moyenne, médiane, mode...). La déviation absolue d'un élément a d'un ensemble de données x par rapport à un réel est a – x.
Overdetermined systemIn mathematics, a system of equations is considered overdetermined if there are more equations than unknowns. An overdetermined system is almost always inconsistent (it has no solution) when constructed with random coefficients. However, an overdetermined system will have solutions in some cases, for example if some equation occurs several times in the system, or if some equations are linear combinations of the others. The terminology can be described in terms of the concept of constraint counting.
Loi de StudentEn théorie des probabilités et en statistique, la loi de Student est une loi de probabilité, faisant intervenir le quotient entre une variable suivant une loi normale centrée réduite et la racine carrée d'une variable distribuée suivant la loi du χ. Elle est notamment utilisée pour les tests de Student, la construction d'intervalle de confiance et en inférence bayésienne. Soit Z une variable aléatoire de loi normale centrée et réduite et soit U une variable indépendante de Z et distribuée suivant la loi du χ à k degrés de liberté.
Écart typethumb|Exemple de deux échantillons ayant la même moyenne (100) mais des écarts types différents illustrant l'écart type comme mesure de la dispersion autour de la moyenne. La population rouge a un écart type (SD = standard deviation) de 10 et la population bleue a un écart type de 50. En mathématiques, l’écart type (aussi orthographié écart-type) est une mesure de la dispersion des valeurs d'un échantillon statistique ou d'une distribution de probabilité.
Méthode des moments généraliséeEn statistique et en économétrie, la méthode des moments généralisée (en anglais generalized method of moments ou GMM) est une méthode générique pour estimer les paramètres d'un modèle statistique qui s'appuie sur un certain nombre de conditions sur les moments d'un modèle. Habituellement, cette méthode est utilisée dans un contexte de modèle semi-paramétrique, où le paramètre étudié est de dimension finie, alors que la forme complète de la fonction de distribution des données peut ne pas être connue (de ce fait, l'estimation par maximum de vraisemblance n'est pas applicable).
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.
Stepwise regressionIn statistics, stepwise regression is a method of fitting regression models in which the choice of predictive variables is carried out by an automatic procedure. In each step, a variable is considered for addition to or subtraction from the set of explanatory variables based on some prespecified criterion. Usually, this takes the form of a forward, backward, or combined sequence of F-tests or t-tests.
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).
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.
OverdispersionIn statistics, overdispersion is the presence of greater variability (statistical dispersion) in a data set than would be expected based on a given statistical model. A common task in applied statistics is choosing a parametric model to fit a given set of empirical observations. This necessitates an assessment of the fit of the chosen model. It is usually possible to choose the model parameters in such a way that the theoretical population mean of the model is approximately equal to the sample mean.
