Confort thermiquethumb|Bivouac dans un sac de couchage très isolant. Malgré le froid, le dormeur dort confortablement. La notion de confort thermique est le plus souvent appliquée à l'être humain, bien qu'elle puisse s'appliquer à tout être vivant. En effet, la vie - et spécialement l'activité métabolique assurant les fonctions vitales - n'est possible que dans une certaine plage de température, qui varie d'une espèce à l'autre. Il existe cependant des conditions d'ambiance optimales qui seront ressenties par l'individu comme celle d'un état de confort thermique.
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.
Boissonvignette|Verres de boissons diverses. Une boisson, ou un breuvage, est un liquide destiné à la consommation. On trouve des boissons froides ou chaudes, gazeuses, alcoolisées ou non alcoolisées. Le terme est aussi utilisé dans le sens plus restaurant de boisson alcoolisée, comme dans les expressions « pris de boisson » ou « sous l'effet de la boisson ». La boisson la plus commune est l'eau, que boivent les animaux (ainsi que le lait maternel chez les mammifères). L'eau est aussi le composant essentiel de la plupart des autres boissons.
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.).
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.
SodaUn soda, aussi appelé boisson gazeuse en France et au Canada francophone, sucrerie en Afrique de l'Ouest sucré en République démocratique du Congo est une boisson gazeuse généralement sucrée. À l'origine, l'eau était gazéifiée par une solution de bicarbonate de soude (baking soda en anglais). Le terme soda rassemble aujourd'hui les colas (sodas originellement au cola et généralement à la caféine), les limonades (sodas au citron) et d’autres boissons gazeuses aromatisées ou légèrement alcoolisées.
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.
Binary regressionIn statistics, specifically regression analysis, a binary regression estimates a relationship between one or more explanatory variables and a single output binary variable. Generally the probability of the two alternatives is modeled, instead of simply outputting a single value, as in linear regression. Binary regression is usually analyzed as a special case of binomial regression, with a single outcome (), and one of the two alternatives considered as "success" and coded as 1: the value is the count of successes in 1 trial, either 0 or 1.
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.
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.
