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.
Méthode des moindres carrés ordinairevignette|Graphique d'une régression linéaire La méthode des moindres carrés ordinaire (MCO) est le nom technique de la régression mathématique en statistiques, et plus particulièrement de la régression linéaire. Il s'agit d'un modèle couramment utilisé en économétrie. Il s'agit d'ajuster un nuage de points selon une relation linéaire, prenant la forme de la relation matricielle , où est un terme d'erreur.
Linear least squaresLinear least squares (LLS) is the least squares approximation of linear functions to data. It is a set of formulations for solving statistical problems involved in linear regression, including variants for ordinary (unweighted), weighted, and generalized (correlated) residuals. Numerical methods for linear least squares include inverting the matrix of the normal equations and orthogonal decomposition methods. The three main linear least squares formulations are: Ordinary least squares (OLS) is the most common estimator.
Residual sum of squaresIn statistics, the residual sum of squares (RSS), also known as the sum of squared residuals (SSR) or the sum of squared estimate of errors (SSE), is the sum of the squares of residuals (deviations predicted from actual empirical values of data). It is a measure of the discrepancy between the data and an estimation model, such as a linear regression. A small RSS indicates a tight fit of the model to the data. It is used as an optimality criterion in parameter selection and model selection.
Mode (habillement)thumb|Gisele Bündchen défilant en 2006. La mode (ou les modes), et plus précisément la mode vestimentaire, désigne la manière de se vêtir, conformément au goût d'une époque dans une région donnée. C'est un phénomène impliquant le collectif via la société, le regard qu'elle renvoie, les codes qu'elle impose et le goût individuel. La mode est l'une des plus puissantes industries du monde : elle représente 6% de la consommation mondiale et elle est en croissance constante.
Fast fashionLa fast fashion (anglicisme, également ultra-fast fashion), mode éphémère ou mode express, est un segment de l'industrie vestimentaire qui se caractérise par le renouvellement très rapide des vêtements proposés à la vente, plusieurs fois par saison, voire plusieurs fois par mois. vignette|Boutiques H&M et Zara, rue de Rivoli à Paris. Jusqu’à la seconde moitié du , la mode est réservée aux classes élevées. La nouveauté n’est pas un besoin : chacun s’habille comme ses parents et grands-parents.
Mode éthiquevignette|Recyclage La mode dite « éthique », aussi appelée mode « durable » est inspirée du modèle du commerce équitable et des principes de l'éthique, avec deux types de préoccupations : sociales et environnementales. Elle est ancrée dans une philosophie de la durabilité, et a pour objectif de créer une mode alternative à la fast fashion : plus respectueuse de l'humain et de l'environnement dans son processus de production.
Régression des moindres carrés partielsLa régression des moindres carrés partiels a été inventée en 1983 par Svante Wold et son père Herman Wold ; on utilise fréquemment l'abréviation anglaise régression PLS ( et/ou ). La régression PLS maximise la variance des prédicteurs (Xi) = X et maximise la corrélation entre X et la variable à expliquer Y. Cet algorithme emprunte sa démarche à la fois à l'analyse en composantes principales (ACP) et à la régression.
Base de données hiérarchiquethumb|Exemple de structure de base de données hiérarchique Une base de données hiérarchique est une base de données dont le système de gestion lie les enregistrements dans une structure arborescente où chaque enregistrement n'a qu'un seul possesseur. Par exemple, le canard appartient à la famille des anatidés qui elle-même appartient à l'ordre des ansériformes qui lui-même appartient à la classe des oiseaux qui elle-même appartient au sous-embranchement des vertébrés qui lui-même appartient au règne animal.
Interaction non covalenteUne interaction non covalente diffère d'une liaison covalente en ce qu'elle n'implique pas le partage d'électrons, mais implique plutôt des variations plus dispersées des interactions électromagnétiques entre molécules ou au sein d'une molécule. L' énergie chimique libérée lors de la formation d'interactions non covalentes est généralement de l'ordre de 1 à 5 kcal / mol ( à pour 6,02 × 1023 molécules). Les interactions non covalentes peuvent être classées en différentes catégories, telles que les effets électrostatiques, les effets π, les forces de van der Waals et les effets hydrophobes.
