Fixed effects modelIn statistics, a fixed effects model is a statistical model in which the model parameters are fixed or non-random quantities. This is in contrast to random effects models and mixed models in which all or some of the model parameters are random variables. In many applications including econometrics and biostatistics a fixed effects model refers to a regression model in which the group means are fixed (non-random) as opposed to a random effects model in which the group means are a random sample from a population.
Random effects modelIn statistics, a random effects model, also called a variance components model, is a statistical model where the model parameters are random variables. It is a kind of hierarchical linear model, which assumes that the data being analysed are drawn from a hierarchy of different populations whose differences relate to that hierarchy. A random effects model is a special case of a mixed model.
Modèle mixteUn modèle mixte est un modèle statistique qui comporte à la fois des effets fixes et des effets aléatoires. Ce type de modèle est utile dans une grande variété de domaines, tels que la physique, la biologie ou encore les sciences sociales. Les modèles mixtes sont particulièrement utiles dans les situations où des mesures répétées sont effectuées sur les mêmes variables (étude longitudinale). Ils sont souvent préférés à d'autres approches telle que rANOVA, dans la mesure où ils peuvent être utilisés dans le cas où le jeu de données présente des valeurs manquantes.
Nonlinear mixed-effects modelNonlinear mixed-effects models constitute a class of statistical models generalizing linear mixed-effects models. Like linear mixed-effects models, they are particularly useful in settings where there are multiple measurements within the same statistical units or when there are dependencies between measurements on related statistical units. Nonlinear mixed-effects models are applied in many fields including medicine, public health, pharmacology, and ecology.
Langage algébriqueEn théorie des langages formels, un langage algébrique ou langage non contextuel est un langage qui est engendré par une grammaire algébrique. De manière équivalente, un langage algébrique est un langage reconnu par un automate à pile. Les langages algébriques forment les langages de dans la hiérarchie de Chomsky. Ils ont des applications importantes dans la description des langages de programmation et en linguistique. Ils interviennent également dans la description des langages XML.
Grammaire non contextuelleEn linguistique et en informatique théorique, une grammaire algébrique, ou grammaire non contextuelle, aussi appelée grammaire hors-contexte ou grammaire « context-free » est une grammaire formelle dans laquelle chaque règle de production est de la forme où est un symbole non terminal et est une chaîne composée de terminaux et/ou de non-terminaux. Le terme « non contextuel » provient du fait qu'un non terminal peut être remplacé par , sans tenir compte du contexte où il apparaît.
Grammaire contextuelleUne grammaire contextuelle est une grammaire formelle dans laquelle les substitutions d'un symbole non terminal sont soumises à la présence d'un contexte gauche et d'un contexte droit. Elles sont plus générales que les grammaires algébriques. Les langages formels engendrés par les grammaires contextuelles sont les langages contextuels. Ils sont reconnus par les automates linéairement bornés. Les grammaires contextuelles ont été décrites par Noam Chomsky. Ce sont les grammaires de type 1 dans la hiérarchie de Chomsky.
Multilevel modelMultilevel models (also known as hierarchical linear models, linear mixed-effect model, mixed models, nested data models, random coefficient, random-effects models, random parameter models, or split-plot designs) are statistical models of parameters that vary at more than one level. An example could be a model of student performance that contains measures for individual students as well as measures for classrooms within which the students are grouped.
Mixed-design analysis of varianceIn statistics, a mixed-design analysis of variance model, also known as a split-plot ANOVA, is used to test for differences between two or more independent groups whilst subjecting participants to repeated measures. Thus, in a mixed-design ANOVA model, one factor (a fixed effects factor) is a between-subjects variable and the other (a random effects factor) is a within-subjects variable. Thus, overall, the model is a type of mixed-effects model.
Illusion d'optiqueOn appelle illusion d'optique une perception visuelle qui s'oppose à l'expérience de la réalité qu'on peut avoir par ailleurs. Ces illusions liées au système visuel surviennent naturellement ou sont créées délibérément, soit pour la recherche, soit pour le spectacle. Parmi ces phénomènes, les erreurs d'appréciation nous laissent persuadés d'un état de chose qui ne correspond pas bien à la réalité. Les paradoxes visuels font douter de ce qu'on voit ou hésiter quant à l'interprétation.
