Régression vers la moyenneEn statistique, la régression vers la moyenne décrit le phénomène suivant : si une variable est extrême à sa première mesure, elle va généralement se rapprocher de la moyenne à sa seconde mesure. Si elle est extrême à sa seconde mesure elle va tendre à être proche de la moyenne à sa première mesure. Afin d'éviter des inférences erronées, la régression vers la moyenne doit être considérée à la base de la conception des expériences scientifiques et prise en compte lors de l'interprétation des données.
Associate degreeL'Associate Degree, Associate's Degree (traduit comme « Diplôme d'associé »), Associate diploma ou Grade d'associé au Canada est un diplôme américain, canadien, australien ou néerlandais attribué aux étudiants qui ont validé avec succès un cursus d'études supérieures d'une durée de deux ans. Il est accordé par certains colleges ou collèges communautaires (community colleges) et par certaines universités.
Honours degreeUn Honours Degree (traduit par baccalauréat spécialisé au Canada, abrégé Hons ou BA (Hons), Honors aux États-Unis) est un titre académique de recherche, attribué dans la majorité des pays anglo-saxons, principalement aux États-Unis, Royaume-Uni, Australie, Nouvelle-Zélande, Canada, et en Afrique du Sud. Ce titre est aussi attribué dans les pays non anglo-saxons comme les Pays-Bas ou Hong Kong qui ont adopté une tradition académique d'excellence sur le modèle anglo-saxon dans une stratégie d'internationalisation.
Double degreeA double degree program, sometimes called a dual degree, combined degree, conjoint degree, joint degree or double graduation program, involves a student working for two university degrees —either at the same institution or at different institutions, sometimes in different countries. The two degrees might be in the same subject area, or in two different subjects. Undergraduate Brunei – Sultan Sharif Ali Islamic University Provide a double degree for Bachelor of Laws (LL.
Masse molaireLa masse molaire d'une substance est la masse d'une mole de cette substance. Dans le Système international d'unités elle s'exprime en kilogrammes par mole (kg/mol), mais on l'exprime plus couramment en grammes par mole (g/mol, = ) : où : est la masse molaire de la substance (kg/mol ou g/mol) ; est la masse d'une certaine quantité de la substance (kg ou g) ; est la quantité considérée (mol). Les masses molaires du proton et du neutron sont voisines de : respectivement . Celle de l'électron est environ plus faible : .
Generalized least squaresIn statistics, generalized least squares (GLS) is a method used to estimate the unknown parameters in a linear regression model when there is a certain degree of correlation between the residuals in the regression model. Least squares and weighted least squares may need to be more statistically efficient and prevent misleading inferences. GLS was first described by Alexander Aitken in 1935. In standard linear regression models one observes data on n statistical units.
Dimension fractaleEn géométrie fractale, la dimension fractale, D, est une grandeur qui a vocation à traduire la façon qu'a un ensemble fractal de remplir l'espace, à toutes les échelles. Dans le cas des fractales, elle est non entière et supérieure à la dimension topologique. Ce terme est un terme générique qui recouvre plusieurs définitions. Chacune peut donner des résultats différents selon l'ensemble considéré, il est donc essentiel de mentionner la définition utilisée lorsqu'on valorise la dimension fractale d'un ensemble.
Régression non paramétriqueLa régression non paramétrique est une forme d'analyse de la régression dans lequel le prédicteur, ou fonction d'estimation, ne prend pas de forme prédéterminée, mais est construit selon les informations provenant des données. La régression non paramétrique exige des tailles d'échantillons plus importantes que celles de la régression basée sur des modèles paramétriques parce que les données doivent fournir la structure du modèle ainsi que les estimations du modèle. On dispose de données numériques que l'on suppose corrélées.
Ridge regressionRidge regression is a method of estimating the coefficients of multiple-regression models in scenarios where the independent variables are highly correlated. It has been used in many fields including econometrics, chemistry, and engineering. Also known as Tikhonov regularization, named for Andrey Tikhonov, it is a method of regularization of ill-posed problems. It is particularly useful to mitigate the problem of multicollinearity in linear regression, which commonly occurs in models with large numbers of parameters.
Dependent and independent variablesDependent and independent variables are variables in mathematical modeling, statistical modeling and experimental sciences. Dependent variables are studied under the supposition or demand that they depend, by some law or rule (e.g., by a mathematical function), on the values of other variables. Independent variables, in turn, are not seen as depending on any other variable in the scope of the experiment in question. In this sense, some common independent variables are time, space, density, mass, fluid flow rate, and previous values of some observed value of interest (e.
