Méthode des variables instrumentalesEn statistique et en économétrie, la méthode des variables instrumentales est une méthode permettant d'identifier et d'estimer des relations causales entre des variables. Cette méthode est très souvent utilisée en économétrie. Le modèle de régression linéaire simple fait l'hypothèse que les variables explicatives sont statistiquement indépendantes du terme d'erreur. Par exemple, si on pose le modèle avec x la variable explicative et u le terme d'erreur, on suppose généralement que x est exogène, c'est-à-dire que .
Medical image computingMedical image computing (MIC) is an interdisciplinary field at the intersection of computer science, information engineering, electrical engineering, physics, mathematics and medicine. This field develops computational and mathematical methods for solving problems pertaining to medical images and their use for biomedical research and clinical care. The main goal of MIC is to extract clinically relevant information or knowledge from medical images.
Système d'unités gaussiennesLe système d'unités gaussiennes constitue un système métrique d'unités physiques. Ce système est le plus couramment utilisé de toute une famille de systèmes d'unités électromagnétiques basés sur des unités cgs (centimètre-gramme-seconde). Il est aussi appelé unités gaussiennes, unités gaussiennes-cgs, ou souvent simplement unités cgs. Ce dernier terme "unités cgs" est cependant ambigu, et doit donc être évité si possible : il existe plusieurs variantes d'unités cgs, avec des définitions contradictoires des quantités et unités électromagnétiques.
Heckman correctionThe Heckman correction is a statistical technique to correct bias from non-randomly selected samples or otherwise incidentally truncated dependent variables, a pervasive issue in quantitative social sciences when using observational data. Conceptually, this is achieved by explicitly modelling the individual sampling probability of each observation (the so-called selection equation) together with the conditional expectation of the dependent variable (the so-called outcome equation).
Transformation de ShanksEn analyse numérique, la transformation de Shanks est une méthode non linéaire d'accélération de la convergence de suites numériques. Cette méthode est nommée d'après Daniel Shanks, qui l'exposa en 1955, bien qu'elle ait été étudiée et publiée par R. J. Schmidt dès 1941. C'est une généralisation de l'algorithme Delta-2 d'Aitken. Soit une suite numérique (An) dont on cherche à connaitre la limite A.