Statistical parameterIn statistics, as opposed to its general use in mathematics, a parameter is any measured quantity of a statistical population that summarises or describes an aspect of the population, such as a mean or a standard deviation. If a population exactly follows a known and defined distribution, for example the normal distribution, then a small set of parameters can be measured which completely describes the population, and can be considered to define a probability distribution for the purposes of extracting samples from this population.
Extrait de levureL'extrait de levure est le terme général utilisé pour désigner les différentes formes de levure transformée en retirant le contenu des cellules. L'extrait de levure est souvent utilisé pour créer des saveurs agréables et apporter un goût umami. Les extraits de levure et les aliments fermentés contiennent de l'acide glutamique qui, en solution avec des ions sodium, forme du glutamate monosodique (GMS).
Levure en vinification300px|vignette|Fermentation alcoolique lors de la vinification. Lorsque les levures consomment le sucre du moût, elles produisent de l'éthanol et du dioxyde de carbone. Ce gaz forme des bulles dans la cuve et mousse à la surface. Le rôle des levures en vinification est l'élément clé de la fermentation. Il permet de transformer le moût en vin. Les levures transforment les sucres du raisin, principalement en éthanol et en dioxyde de carbone.
Levure de boulangerLa levure de boulanger est une levure obtenue à partir de différentes souches de Saccharomyces cerevisiae seules ou en mélange, utilisée pour obtenir une fermentation du pain lors du processus de panification. Elle est traditionnellement commercialisée sous forme de cubes pressés, de granules déshydratées ou moins couramment sous forme liquide. Elle diffère de la levure de bière, issue elle aussi de souches de Saccharomyces cerevisiae, par les souches qu'elle contient et ainsi par sa composition et ses effets.
Maximum spacing estimationIn statistics, maximum spacing estimation (MSE or MSP), or maximum product of spacing estimation (MPS), is a method for estimating the parameters of a univariate statistical model. The method requires maximization of the geometric mean of spacings in the data, which are the differences between the values of the cumulative distribution function at neighbouring data points.
Inégalité de ChernoffEn théorie des probabilités, l'inégalité de Chernoff permet de majorer la queue d'une loi de probabilité, c'est-à-dire qu'elle donne une valeur maximale de la probabilité qu'une variable aléatoire dépasse une valeur fixée. On parle également de borne de Chernoff. Elle est nommée ainsi en l'honneur du mathématicien Herman Chernoff. Elle est comparable à l'inégalité de Markov mais donne une borne exponentielle. Il existe de nombreux énoncés, et de nombreux cas particuliers.
Mating of yeastThe yeast Saccharomyces cerevisiae is a simple single-celled eukaryote with both a diploid and haploid mode of existence. The mating of yeast only occurs between haploids, which can be either the a or α (alpha) mating type and thus display simple sexual differentiation. Mating type is determined by a single locus, MAT, which in turn governs the sexual behaviour of both haploid and diploid cells. Through a form of genetic recombination, haploid yeast can switch mating type as often as every cell cycle. S.
Statistical assumptionStatistics, like all mathematical disciplines, does not infer valid conclusions from nothing. Inferring interesting conclusions about real statistical populations almost always requires some background assumptions. Those assumptions must be made carefully, because incorrect assumptions can generate wildly inaccurate conclusions. Here are some examples of statistical assumptions: Independence of observations from each other (this assumption is an especially common error). Independence of observational error from potential confounding effects.
Big dataLe big data ( « grosses données » en anglais), les mégadonnées ou les données massives, désigne les ressources d’informations dont les caractéristiques en termes de volume, de vélocité et de variété imposent l’utilisation de technologies et de méthodes analytiques particulières pour créer de la valeur, et qui dépassent en général les capacités d'une seule et unique machine et nécessitent des traitements parallélisés. L’explosion quantitative (et souvent redondante) des données numériques permet une nouvelle approche pour analyser le monde.
Simulation de phénomènesLa simulation de phénomènes est un outil utilisé dans le domaine de la recherche et du développement. Elle permet d'étudier les réactions d'un système à différentes contraintes pour en déduire les résultats recherchés en se passant d'expérimentation. Les systèmes technologiques (infrastructures, véhicules, réseaux de communication, de transport ou d'énergie) sont soumis à différentes contraintes et actions. Le moyen le plus simple d'étudier leurs réactions serait d'expérimenter, c'est-à-dire d'exercer l'action souhaitée sur l'élément en cause pour observer ou mesurer le résultat.
