ZambèzeLe (également orthographié Zambèse au ) est un fleuve d’Afrique australe, le du continent par la longueur, après le Nil, le Congo et le Niger. Long de , il prend sa source en Zambie, fait une courte incursion en Angola et revient en Zambie, dont il délimite les frontières avec la Namibie, puis sur seulement moins avec le Botswana et enfin avec le Zimbabwe. Il traverse le Mozambique, où il se jette dans l'océan Indien. Son bassin couvre et les pluies qui l’alimentent sont concentrées entre novembre et mars.
KafueLe est une rivière d'Afrique australe situé exclusivement en Zambie ; c'est un affluent gauche du fleuve Zambèze. Le Kafue rejoint le Zambèze dans le Zambèze moyen, entre les lac Kariba et Cahora Bassa, ce dernier étant la frontière entre le Zambèze moyen et le Zambèze inférieur. Cette rivière est assez courte. Le Kafue prend sa source au nord, puis descend vers le sud. Il traverse la ville de Kitwe-Nkana, et prend alors une direction vers le sud-ouest. Puis brusquement, il change de direction, prenant un cap à l'est.
Limpopo (fleuve)Le Limpopo est un fleuve de l'Afrique australe, dont le nom signifie « fleuve des crocodiles » Dictionnaire encyclopédique Quillet, Paris, 1934 . Il prend sa source à l'intérieur du continent, en Afrique du Sud, et se jette dans l'océan Indien au Mozambique, après environ . Son affluent principal est l'Olifants. Une partie de son cours détermine la frontière entre le Zimbabwe et l'Afrique du Sud. thumb|left|Pont à Beitbridge Quatorze millions de personnes vivent dans son bassin versant, qui couvre environ .
Régression linéaireEn statistiques, en économétrie et en apprentissage automatique, un modèle de régression linéaire est un modèle de régression qui cherche à établir une relation linéaire entre une variable, dite expliquée, et une ou plusieurs variables, dites explicatives. On parle aussi de modèle linéaire ou de modèle de régression linéaire. Parmi les modèles de régression linéaire, le plus simple est l'ajustement affine. Celui-ci consiste à rechercher la droite permettant d'expliquer le comportement d'une variable statistique y comme étant une fonction affine d'une autre variable statistique x.
National Weather ServiceLe National Weather Service (NWS ; « Service météorologique national ») est le service météorologique des États-Unis. C'est un des six services scientifiques qui composent le National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA), l'agence gouvernementale chargée de la recherche et la surveillance de l'atmosphère et des océans sur tout le territoire américain. Le NWS est plus spécifiquement chargé de la recherche sur les phénomènes atmosphériques, la prévision du temps, les études climatologiques et hydrologiques.
ARMAEn statistique, les modèles ARMA (modèles autorégressifs et moyenne mobile), ou aussi modèle de Box-Jenkins, sont les principaux modèles de séries temporelles. Étant donné une série temporelle , le modèle ARMA est un outil pour comprendre et prédire, éventuellement, les valeurs futures de cette série. Le modèle est composé de deux parties : une part autorégressive (AR) et une part moyenne-mobile (MA). Le modèle est généralement noté ARMA(,), où est l'ordre de la partie AR et l'ordre de la partie MA.
Hydrologievignette|upright=1.5|Le cycle de l'eau Lhydrologie (du grec , « eau », et , « étude ») est la science qui s'intéresse à tous les aspects du cycle de l'eau, et en particulier aux échanges entre la mer, l'atmosphère (océanographie, climatologie...), la surface terrestre (limnologie) et le sous-sol (hydrogéologie), sur terre (ou potentiellement sur d'autre planètes). L'hydrologue contribue à la connaissance et gestion des ressources en eau et à leur durabilité en rapport avec les bassins versants environnementaux.
Autoregressive integrated moving averageIn statistics and econometrics, and in particular in time series analysis, an autoregressive integrated moving average (ARIMA) model is a generalization of an autoregressive moving average (ARMA) model. To better comprehend the data or to forecast upcoming series points, both of these models are fitted to time series data. ARIMA models are applied in some cases where data show evidence of non-stationarity in the sense of mean (but not variance/autocovariance), where an initial differencing step (corresponding to the "integrated" part of the model) can be applied one or more times to eliminate the non-stationarity of the mean function (i.
Sol (pédologie)vignette|Le sol recèle un trésor vivant insoupçonné qui représente 50 % de la biodiversité spécifique sur la terre. En région tempérée, chaque mètre carré (sur de profondeur) abrite en moyenne animales (dont un millier d'espèces d'invertébrés constitués de près de 50 % d'acariens) comprenant, en les distinguant par leur taille, la microfaune, la mésofaune et la macrofaune. Une cuillère à café de sol, soit environ un gramme, héberge en moyenne 100 arthropodes, à , des millions de protozoaires et près d'un milliard de cellules bactériennes, issues de plus de 1 million d'espèces.
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.
