Sample mean and covarianceThe sample mean (sample average) or empirical mean (empirical average), and the sample covariance or empirical covariance are statistics computed from a sample of data on one or more random variables. The sample mean is the average value (or mean value) of a sample of numbers taken from a larger population of numbers, where "population" indicates not number of people but the entirety of relevant data, whether collected or not. A sample of 40 companies' sales from the Fortune 500 might be used for convenience instead of looking at the population, all 500 companies' sales.
Taille d'effetEn statistique, une taille d'effet est une mesure de la force de l'effet observé d'une variable sur une autre et plus généralement d'une inférence. La taille d'un effet est donc une grandeur statistique descriptive calculée à partir de données observées empiriquement afin de fournir un indice quantitatif de la force de la relation entre les variables et non une statistique inférentielle qui permettrait de conclure ou non si ladite relation observée dans les données existe bien dans la réalité.
Fonction gaussiennevignette|Fonction gaussienne pour μ = 0, σ = 1 ; courbe centrée en zéro. Une fonction gaussienne est une fonction en exponentielle de l'opposé du carré de l'abscisse (une fonction en exp(-x)). Elle a une forme caractéristique de courbe en cloche. L'exemple le plus connu est la densité de probabilité de la loi normale où μ est l'espérance mathématique et σ est l'écart type. Les fonctions gaussiennes sont analytiques, de limite nulle en l'infini. La largeur à mi-hauteur H vaut la demi-largeur à mi-hauteur vaut donc environ 1,177·σ.
Processus stochastiqueUn processus ou processus aléatoire (voir Calcul stochastique) ou fonction aléatoire (voir Probabilité) représente une évolution, discrète ou à temps continu, d'une variable aléatoire. Celle-ci intervient dans le calcul classique des probabilités, où elle mesure chaque résultat possible (ou réalisation) d'une épreuve. Cette notion se généralise à plusieurs dimensions. Un cas particulier important, le champ aléatoire de Markov, est utilisé en analyse spatiale.
Fonction de PearsonLes fonctions de Pearson ont été créées pour représenter des distributions unimodales. Il en existe douze. Elles ont été inventées par Karl Pearson à la fin du et au début du . Le système de Pearson a été originellement conçu afin de modéliser des observations visiblement asymétriques. Les méthodes pour ajuster un modèle théorique aux deux premiers cumulants ou moments de données observées : toute distribution peut être étendue directement une famille de distributions adaptée.
Force nucléaireLa force nucléaire, qui s'exerce entre nucléons, est responsable de la liaison des protons et des neutrons dans les noyaux atomiques. Elle peut être interprétée en termes d'échanges de mésons légers, comme les pions. Même si son existence est démontrée depuis les années 1930, les scientifiques n'ont pas réussi à établir une loi permettant de calculer sa valeur à partir de paramètres connus, contrairement aux lois de Coulomb et de Newton.
Processus gaussienEn théorie des probabilités et en statistiques, un processus gaussien est un processus stochastique (une collection de variables aléatoires avec un index temporel ou spatial) de telle sorte que chaque collection finie de ces variables aléatoires suit une loi normale multidimensionnelle ; c'est-à-dire que chaque combinaison linéaire est normalement distribuée. La distribution d'un processus gaussien est la loi jointe de toutes ces variables aléatoires. Ses réalisations sont donc des fonctions avec un domaine continu.
Puissance des armes nucléairesLa puissance explosive de l'arme nucléaire est la quantité d'énergie libérée lorsqu'une arme nucléaire explose, exprimée habituellement en masse équivalente de trinitrotoluène (TNT), soit en kilotonnes (milliers de tonnes de TNT) ou mégatonnes (millions de tonnes de TNT), ou parfois en térajoules (un kilotonne de TNT vaut ). Comme la quantité précise de l'énergie libérée par la TNT est et a été sujet à des incertitudes de mesure, surtout à l'aube de l'ère nucléaire, la convention couramment admise est qu'un kilotonne de TNT équivaut à .
Test FEn statistique, un test F est un terme générique désignant tout test statistique dans lequel la statistique de test suit la loi de Fisher sous l'hypothèse nulle. Ce type de tests est souvent utilisé lors de la comparaison de modèles statistiques qui ont été ajustés sur un ensemble de données, afin d'identifier le modèle qui correspond le mieux à la population à partir de laquelle les données ont été échantillonnées. Les tests F dits "exacts" sont ceux pour lesquels les modèles ont été ajustés aux données par la méthode des moindres carrés.
Gaussian blurIn , a Gaussian blur (also known as Gaussian smoothing) is the result of blurring an by a Gaussian function (named after mathematician and scientist Carl Friedrich Gauss). It is a widely used effect in graphics software, typically to reduce and reduce detail. The visual effect of this blurring technique is a smooth blur resembling that of viewing the image through a translucent screen, distinctly different from the bokeh effect produced by an out-of-focus lens or the shadow of an object under usual illumination.