Accident vasculaire cérébralUn accident vasculaire cérébral (AVC), anciennement accident cérébrovasculaire (ACV) et populairement appelé attaque cérébrale, infarctus cérébral ou congestion cérébrale (AVC et ACV étant tous deux des terminologies acceptées), est un déficit neurologique soudain d'origine vasculaire causé par un infarctus ou une hémorragie au niveau du cerveau. Le terme souligne l'aspect soudain ou brutal des symptômes, mais dans la plupart des cas les causes de cette affection sont internes (liées à l'âge, l'alimentation ou l'hygiène de vie, notamment).
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.
Ordinal regressionIn statistics, ordinal regression, also called ordinal classification, is a type of regression analysis used for predicting an ordinal variable, i.e. a variable whose value exists on an arbitrary scale where only the relative ordering between different values is significant. It can be considered an intermediate problem between regression and classification. Examples of ordinal regression are ordered logit and ordered probit.
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.
Ordered logitIn statistics, the ordered logit model (also ordered logistic regression or proportional odds model) is an ordinal regression model—that is, a regression model for ordinal dependent variables—first considered by Peter McCullagh. For example, if one question on a survey is to be answered by a choice among "poor", "fair", "good", "very good" and "excellent", and the purpose of the analysis is to see how well that response can be predicted by the responses to other questions, some of which may be quantitative, then ordered logistic regression may be used.
Variable ordinalevignette|Exemple de représentation d’une variable ordinale : le niveau de certification par vignette Crit'Air. En statistique, une variable ordinale est une variable catégorielle dont les modalités sont totalement ordonnées, représentant chacune un niveau dans une gradation. Ces niveaux peuvent être codées par des lettres ou des chiffres sans que ceux-ci correspondent forcément à une grandeur numérique quantifiable, par exemple pour un degré de satisfaction, un grade militaire ou un numéro de version d’un logiciel.
Binomial regressionIn statistics, binomial regression is a regression analysis technique in which the response (often referred to as Y) has a binomial distribution: it is the number of successes in a series of n independent Bernoulli trials, where each trial has probability of success p. In binomial regression, the probability of a success is related to explanatory variables: the corresponding concept in ordinary regression is to relate the mean value of the unobserved response to explanatory variables.
Partitionnement de donnéesvignette|upright=1.2|Exemple de clustering hiérarchique. Le partitionnement de données (ou data clustering en anglais) est une méthode en analyse des données. Elle vise à diviser un ensemble de données en différents « paquets » homogènes, en ce sens que les données de chaque sous-ensemble partagent des caractéristiques communes, qui correspondent le plus souvent à des critères de proximité (similarité informatique) que l'on définit en introduisant des mesures et classes de distance entre objets.
Modèle linéaire généraliséEn statistiques, le modèle linéaire généralisé (MLG) souvent connu sous les initiales anglaises GLM est une généralisation souple de la régression linéaire. Le GLM généralise la régression linéaire en permettant au modèle linéaire d'être relié à la variable réponse via une fonction lien et en autorisant l'amplitude de la variance de chaque mesure d'être une fonction de sa valeur prévue, en fonction de la loi choisie.
Épreuve d'effortvignette L'épreuve d'effort, ou test d'effort, ou électrocardiogramme d'effort ou ergométrie, est un examen consistant à l'enregistrement d'un ECG durant le déroulement d'un exercice physique calibré. Il permet d'aider au diagnostic d'une maladie coronarienne (maladie des artères coronaires). Il peut être associé à la mesure et à l'analyse des volumes et débits ventilatoires. Il est alors utile dans l'évaluation de certaines maladies respiratoires ou métaboliques et permet également d'apprécier le comportement d'un sujet sportif ou non vis-à-vis de l'effort, ce qui peut permettre d'affiner l'entraînement sportif ou le réentraînement.
