Degré de liberté (statistiques)En statistiques le degré de liberté (ddl) désigne le nombre de variables aléatoires qui ne peuvent être déterminées ou fixées par une équation (notamment les équations des tests statistiques). Une autre définition est : . Le degré de liberté est égal au nombre d'observations moins le nombre de relations entre ces observations : on pourrait remplacer l'expression « nombre de relations » par « nombre de paramètres à estimer ». Supposons un ensemble de n variables aléatoires, toutes de même loi et indépendantes X,.
Signification statistiquevignette|statistique En statistiques, le résultat d'études qui portent sur des échantillons de population est dit statistiquement significatif lorsqu'il semble exprimer de façon fiable un fait auquel on s'intéresse, par exemple la différence entre 2 groupes ou une corrélation entre 2 données. Dit autrement, il est alors très peu probable que ce résultat apparent soit en fait trompeur s'il n'est pas dû, par exemple, à un , trop petit ou autrement non représentatif (surtout si la population est très diverse).
Ronald Aylmer FisherSir Ronald Aylmer Fisher est un biologiste et statisticien britannique, né à East Finchley le et mort le . Richard Dawkins le considère comme et Anders Hald comme l'homme qui a – . Pour Bradley Efron, il est le statisticien le plus important du . Dans le domaine de la statistique, il introduit de nombreux concepts-clés tels que le maximum de vraisemblance, l'information de Fisher et l'analyse de la variance, les plans d'expériences ou encore la notion de statistique exhaustive.
Nombre de sujets nécessairesEn statistique, la détermination du nombre de sujets nécessaires est l'acte de choisir le nombre d'observations ou de répétitions à inclure dans un échantillon statistique. Ce choix est très important pour pouvoir faire de l'inférence sur une population. En pratique, la taille de l'échantillon utilisé dans une étude est déterminée en fonction du coût de la collecte des données et de la nécessité d'avoir une puissance statistique suffisante.
Test de StudentEn statistique, un test de Student, ou test t, désigne n'importe quel test statistique paramétrique où la statistique de test calculée suit une loi de Student lorsque l’hypothèse nulle est vraie. gauche|vignette|Façade de la brasserie historique Guinness de St. James. vignette|William Sealy Gosset, qui inventa le test t, sous le pseudonyme Student. Le test de Student et la loi de probabilités qui lui correspond ont été publiés en 1908 dans la revue Biometrika par William Gosset.
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.
