Régression logistiqueEn statistiques, la régression logistique ou modèle logit est un modèle de régression binomiale. Comme pour tous les modèles de régression binomiale, il s'agit d'expliquer au mieux une variable binaire (la présence ou l'absence d'une caractéristique donnée) par des observations réelles nombreuses, grâce à un modèle mathématique. En d'autres termes d'associer une variable aléatoire de Bernoulli (génériquement notée ) à un vecteur de variables aléatoires . La régression logistique constitue un cas particulier de modèle linéaire généralisé.
Spatial epidemiologySpatial epidemiology is a subfield of epidemiology focused on the study of the spatial distribution of health outcomes; it is closely related to health geography. Specifically, spatial epidemiology is concerned with the description and examination of disease and its geographic variations. This is done in consideration of “demographic, environmental, behavioral, socioeconomic, genetic, and infections risk factors." Disease Mapping Disease maps are visual representations of intricate geographic data that provide a quick overview of said information.
Spatial statisticsSpatial statistics is a field of applied statistics dealing with spatial data. It involves stochastic processes (random fields, point processes), sampling, smoothing and interpolation, regional (areal unit) and lattice (gridded) data, point patterns, as well as and stereology.
Loi de FréchetEn théorie des probabilités et en statistique, la loi de Fréchet est un cas particulier de loi d'extremum généralisée au même titre que la loi de Gumbel ou la loi de Weibull. Le nom de cette loi est dû à Maurice Fréchet, auteur d'un article à ce sujet en 1927. Des travaux ultérieurs ont été réalisés par Ronald Aylmer Fisher et L. H. C. Tippett en 1928 et par Emil Julius Gumbel en 1958. Sa fonction de répartition est donnée par : où est un paramètre de forme.
Tail value at riskTail value at risk (TVaR), also known as tail conditional expectation (TCE) or conditional tail expectation (CTE), is a risk measure associated with the more general value at risk. It quantifies the expected value of the loss given that an event outside a given probability level has occurred. There are a number of related, but subtly different, formulations for TVaR in the literature. A common case in literature is to define TVaR and average value at risk as the same measure.
