Barrage en remblaivignette|Long de , le barrage KA-5 est un ouvrage en enrochement de de hauteur qui ferme le bras Ouest de la rivière Caniapiscau, dans le nord du Québec. Le barrage est formé d'un noyau de moraine, de plusieurs filtres en pierre tamisée, le tout étant recouvert d'une couche de blocs d'un mètre. Son volume est . Un barrage en remblai est un barrage constitué d'un matériau meuble, qu'il soit très fin ou très grossier (enrochements). Cette famille regroupe plusieurs catégories, très différentes.
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.
Design matrixIn statistics and in particular in regression analysis, a design matrix, also known as model matrix or regressor matrix and often denoted by X, is a matrix of values of explanatory variables of a set of objects. Each row represents an individual object, with the successive columns corresponding to the variables and their specific values for that object. The design matrix is used in certain statistical models, e.g., the general linear model.
Haut barrage d'AssouanLe haut barrage d'Assouan, aussi appelé barrage d'Assouan, en arabe السد العالي, translittéré en as-Sad al-'Aly, est un barrage hydroélectrique construit entre 1960 et 1970, à sept kilomètres en amont de l'ancien barrage d'Assouan, et environ dix kilomètres de la ville d'Assouan, sur le Nil en Haute-Égypte. Considéré comme l'un des plus importants au monde, sa capacité de retenue est de mètres cubes d'eau. Il a été construit en complément de l'ancien barrage d'Assouan (lui-même surélevé deux fois) qui ne donnait pas satisfaction en matière d'efficacité et de sécurité.
Barrage de TucuruíLe barrage de Tucuruí est un grand barrage hydroélectrique situé en Amazonie, à 400 km de la ville de Belém, dans l'État de Pará au Brésil. Il est construit sur le Rio Tocantins, affluent de rive droite de l'Amazone. Le barrage a été inauguré en 1982, et sa centrale hydroélectrique mise en service en deux phases, en 1984 puis 2007. Il s'agit depuis cette date de la troisième centrale hydroélectrique la plus puissante du Brésil et de la sixième au monde, avec une puissance installée de .
Shrinkage (statistics)In statistics, shrinkage is the reduction in the effects of sampling variation. In regression analysis, a fitted relationship appears to perform less well on a new data set than on the data set used for fitting. In particular the value of the coefficient of determination 'shrinks'. This idea is complementary to overfitting and, separately, to the standard adjustment made in the coefficient of determination to compensate for the subjunctive effects of further sampling, like controlling for the potential of new explanatory terms improving the model by chance: that is, the adjustment formula itself provides "shrinkage.
Phi coefficientIn statistics, the phi coefficient (or mean square contingency coefficient and denoted by φ or rφ) is a measure of association for two binary variables. In machine learning, it is known as the Matthews correlation coefficient (MCC) and used as a measure of the quality of binary (two-class) classifications, introduced by biochemist Brian W. Matthews in 1975. Introduced by Karl Pearson, and also known as the Yule phi coefficient from its introduction by Udny Yule in 1912 this measure is similar to the Pearson correlation coefficient in its interpretation.
Evaluation of binary classifiersThe evaluation of binary classifiers compares two methods of assigning a binary attribute, one of which is usually a standard method and the other is being investigated. There are many metrics that can be used to measure the performance of a classifier or predictor; different fields have different preferences for specific metrics due to different goals. For example, in medicine sensitivity and specificity are often used, while in computer science precision and recall are preferred.
