Échantillonnage (statistiques)thumb|Exemple d'échantillonnage aléatoire En statistique, l'échantillonnage désigne les méthodes de sélection d'un sous-ensemble d'individus (un échantillon) à l'intérieur d'une population pour estimer les caractéristiques de l'ensemble de la population. Cette méthode présente plusieurs avantages : une étude restreinte sur une partie de la population, un moindre coût, une collecte des données plus rapide que si l'étude avait été réalisé sur l'ensemble de la population, la réalisation de contrôles destructifs Les résultats obtenus constituent un échantillon.
Optimisation (mathématiques)L'optimisation est une branche des mathématiques cherchant à modéliser, à analyser et à résoudre analytiquement ou numériquement les problèmes qui consistent à minimiser ou maximiser une fonction sur un ensemble. L’optimisation joue un rôle important en recherche opérationnelle (domaine à la frontière entre l'informatique, les mathématiques et l'économie), dans les mathématiques appliquées (fondamentales pour l'industrie et l'ingénierie), en analyse et en analyse numérique, en statistique pour l’estimation du maximum de vraisemblance d’une distribution, pour la recherche de stratégies dans le cadre de la théorie des jeux, ou encore en théorie du contrôle et de la commande.
Génération XLa génération X désigne, selon la classification de William Strauss et Neil Howe, le groupe des Occidentaux nés entre 1965 et 1976. D'autres spécialistes la définissent par la période 1961-1981 ou 1962-1971 (compromis entre les définitions d'Olazabal, 2009 ; Hamel, 2003 et 2009 ; Allain, 2008 ; Foot, 1999 et Coupland, 1991). Cette génération est intercalée entre celle des Babyboomeurs et la génération Y. L'expression « génération X » a d’abord été utilisée en démographie, puis en sociologie et en marketing.
Regroupement hiérarchiqueDans le domaine de l'analyse et de la classification automatique de données, le regroupement hiérarchique est un partitionnement de données ou clustering, au moyen de diverses méthodes, dites « ascendantes » et « descendantes ». Les méthodes dites « descendantes » partent d’une solution générale vers une autre plus spécifique. Les méthodes de cette catégorie démarrent avec une seule classe contenant la totalité puis se divisent à chaque étape selon un critère jusqu’à l’obtention d’un ensemble de classes différentes.
Génération AlphaLa génération Alpha est la cohorte démographique qui succède à la génération Z. Les chercheurs et les médias utilisent la fin (31 décembre) des années 2000 comme année de naissance initiale et le début des années 2020 comme année de naissance finale. Nommée d'après la première lettre de l'alphabet grec, la génération Alpha est la première à être née entièrement au XXIe siècle. La plupart des membres de la génération Alpha sont les enfants des milléniaux.
K-moyennesLe partitionnement en k-moyennes (ou k-means en anglais) est une méthode de partitionnement de données et un problème d'optimisation combinatoire. Étant donnés des points et un entier k, le problème est de diviser les points en k groupes, souvent appelés clusters, de façon à minimiser une certaine fonction. On considère la distance d'un point à la moyenne des points de son cluster ; la fonction à minimiser est la somme des carrés de ces distances.
Coordonnées parallèlesLes coordonnées parallèles sont une technique permettant de visualiser un nombre important d'informations de façon non ambiguë. vignette|Exemple de tracé en coordonnées parallèles Un espace de dimension n est représenté par n axes parallèles sur un plan, chaque axe représentant une dimension. Pour représenter un point de l'espace de dimension n, on place sur les axes parallèles les points d'ordonnée égale à sa coordonnée correspondante . Le point M est alors représenté par la ligne brisée reliant les .
Visualisation scientifiqueLa visualisation scientifique, ou l’usage de graphiques scientifiques, est l'étude et/ou la réalisation de la représentation sous forme graphique de résultats scientifiques. Cette visualisation est donc intimement liée aux sciences et à l'informatique. Il existe une gamme complète de matériels destinés à la visualisation scientifique. Il existe sur le marché des postes personnels de type PC équipé avec une ou plusieurs cartes graphiques permettant de faire de la visualisation scientifique.
Sampling frameIn statistics, a sampling frame is the source material or device from which a sample is drawn. It is a list of all those within a population who can be sampled, and may include individuals, households or institutions. Importance of the sampling frame is stressed by Jessen and Salant and Dillman. In many practical situations the frame is a matter of choice to the survey planner, and sometimes a critical one. [...] Some very worthwhile investigations are not undertaken at all because of the lack of an apparent frame; others, because of faulty frames, have ended in a disaster or in cloud of doubt.
Cluster samplingIn statistics, cluster sampling is a sampling plan used when mutually homogeneous yet internally heterogeneous groupings are evident in a statistical population. It is often used in marketing research. In this sampling plan, the total population is divided into these groups (known as clusters) and a simple random sample of the groups is selected. The elements in each cluster are then sampled. If all elements in each sampled cluster are sampled, then this is referred to as a "one-stage" cluster sampling plan.
