Veille stratégiqueLa veille, veille stratégique ou veille informationnelle est l’activité de collecte d’informations stratégiques pour anticiper les évolutions et innovations. C'est une « activité continue en grande partie itérative visant à une surveillance active de l’environnement technologique, commercial, etc., pour en anticiper les évolutions ». On peut résumer la « veille » par le fait de se tenir au courant des informations pertinentes en rapport avec un thème précis.
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.
Mean absolute percentage errorThe mean absolute percentage error (MAPE), also known as mean absolute percentage deviation (MAPD), is a measure of prediction accuracy of a forecasting method in statistics. It usually expresses the accuracy as a ratio defined by the formula: where At is the actual value and Ft is the forecast value. Their difference is divided by the actual value At. The absolute value of this ratio is summed for every forecasted point in time and divided by the number of fitted points n.
Bruit blancthumb|Échantillon de bruit blanc. thumb|Spectre plat d'un bruit blanc (sur l'abscisse, la fréquence ; en ordonnée, l'intensité). Un bruit blanc est une réalisation d'un processus aléatoire dans lequel la densité spectrale de puissance est la même pour toutes les fréquences de la bande passante. Le bruit additif blanc gaussien est un bruit blanc qui suit une loi normale de moyenne et variance données. Des générateurs de signaux aléatoires () sont utilisés pour des essais de dispositifs de transmission et, à faible niveau, pour l'amélioration des systèmes numériques par dither.
Lissage exponentielLe lissage exponentiel est une méthode empirique de lissage et de prévision de données chronologiques affectées d'aléas. Comme dans la méthode des moyennes mobiles, chaque donnée est lissée successivement en partant de la valeur initiale. Le lissage exponentiel donne aux observations passées un poids décroissant exponentiellement avec leur ancienneté. Le lissage exponentiel est une des méthodes de fenêtrage utilisées en traitement du signal. Elle agit comme un filtre passe-bas en supprimant les fréquences élevées du signal initial.
Mean squared prediction errorIn statistics the mean squared prediction error (MSPE), also known as mean squared error of the predictions, of a smoothing, curve fitting, or regression procedure is the expected value of the squared prediction errors (PE), the square difference between the fitted values implied by the predictive function and the values of the (unobservable) true value g. It is an inverse measure of the explanatory power of and can be used in the process of cross-validation of an estimated model.
Données en coupeIn statistics and econometrics, cross-sectional data is a type of data collected by observing many subjects (such as individuals, firms, countries, or regions) at a single point or period of time. Analysis of cross-sectional data usually consists of comparing the differences among selected subjects, typically with no regard to differences in time. For example, if we want to measure current obesity levels in a population, we could draw a sample of 1,000 people randomly from that population (also known as a cross section of that population), measure their weight and height, and calculate what percentage of that sample is categorized as obese.
Racine de l'erreur quadratique moyenneLa racine de l'erreur quadratique moyenne (REQM) ou racine de l'écart quadratique moyen (en anglais, root-mean-square error ou RMSE, et root-mean-square deviation ou RMSD) est une mesure fréquemment utilisée des différences entre les valeurs (valeurs d'échantillon ou de population) prédites par un modèle ou estimateur et les valeurs observées (ou vraies valeurs). La REQM représente la racine carrée du deuxième moment d'échantillonnage des différences entre les valeurs prédites et les valeurs observées.
