Perte d'audition due au bruitLa perte auditive due au bruit (NIHL- Noise Induced Hearing Loss) est la perte irrémédiable d'audition due à l'exposition à des sons trop forts. Cette perte d'audition peut survenir subitement après un traumatisme sonore aigu, ou insidieusement à travers le temps, à la suite de multiples expositions à des sons trop forts. La perte d'audition associée à l'âge, la presbyacousie, est en réalité fortement liée à la perte auditive due au bruit, surtout dans le cas d'une exposition au bruit pendant la jeunesse.
Elastic net regularizationIn statistics and, in particular, in the fitting of linear or logistic regression models, the elastic net is a regularized regression method that linearly combines the L1 and L2 penalties of the lasso and ridge methods. The elastic net method overcomes the limitations of the LASSO (least absolute shrinkage and selection operator) method which uses a penalty function based on Use of this penalty function has several limitations. For example, in the "large p, small n" case (high-dimensional data with few examples), the LASSO selects at most n variables before it saturates.
Stress chez l'humainLe 'stress chez l'humain' qualifie à la fois une situation contraignante et les processus physiologiques mis en place par l'organisme pour s'y adapter. Chez l'adulte, le stress peut avoir des origines physiques, pathogéniques (ayant une maladie génétique, infectieuse ou parasitaire comme origine par exemple), socio-psychiques, médiées par divers processus hormonaux (hormones, ou molécules de stress), chimiques et biochimiques de l'organisme.
HyperacousieL' est une pathologie qui se caractérise par un dysfonctionnement de l'audition qui occasionne une hypersensibilité de l'ouïe. Dans de rares cas, l'hyperacousie peut être sévère auquel cas elle est parfois incurable. Une personne victime d'hyperacousie souffre quand elle est exposée au bruit ou à certains sons ou certains environnements bruyants. Les souffrances décrites les plus fréquemment sont des douleurs (otalgies) et une intensification d'acouphènes préexistants.
Intraclass correlationIn statistics, the intraclass correlation, or the intraclass correlation coefficient (ICC), is a descriptive statistic that can be used when quantitative measurements are made on units that are organized into groups. It describes how strongly units in the same group resemble each other. While it is viewed as a type of correlation, unlike most other correlation measures, it operates on data structured as groups rather than data structured as paired observations.
Robust regressionIn robust statistics, robust regression seeks to overcome some limitations of traditional regression analysis. A regression analysis models the relationship between one or more independent variables and a dependent variable. Standard types of regression, such as ordinary least squares, have favourable properties if their underlying assumptions are true, but can give misleading results otherwise (i.e. are not robust to assumption violations).
Correlation coefficientA correlation coefficient is a numerical measure of some type of correlation, meaning a statistical relationship between two variables. The variables may be two columns of a given data set of observations, often called a sample, or two components of a multivariate random variable with a known distribution. Several types of correlation coefficient exist, each with their own definition and own range of usability and characteristics. They all assume values in the range from −1 to +1, where ±1 indicates the strongest possible agreement and 0 the strongest possible disagreement.
Multinomial logistic regressionIn statistics, multinomial logistic regression is a classification method that generalizes logistic regression to multiclass problems, i.e. with more than two possible discrete outcomes. That is, it is a model that is used to predict the probabilities of the different possible outcomes of a categorically distributed dependent variable, given a set of independent variables (which may be real-valued, binary-valued, categorical-valued, etc.).
Régularisation (mathématiques)vignette|Les courbes bleues et vertes correspondent à deux modèles differents, tous les deux étant des solutions possibles du problème consistant à décrire les coordonnées de tous les points rouges. L'application d'une régularisation favorise le modèle moins complexe correspondant à la courbe verte. Dans le domaine des mathématiques et des statistiques, et plus particulièrement dans le domaine de l'apprentissage automatique, la régularisation fait référence à un processus consistant à ajouter de l'information à un problème, s'il est mal posé ou pour éviter le surapprentissage.
Errors-in-variables modelsIn statistics, errors-in-variables models or measurement error models are regression models that account for measurement errors in the independent variables. In contrast, standard regression models assume that those regressors have been measured exactly, or observed without error; as such, those models account only for errors in the dependent variables, or responses. In the case when some regressors have been measured with errors, estimation based on the standard assumption leads to inconsistent estimates, meaning that the parameter estimates do not tend to the true values even in very large samples.
