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{{ébauche|statistiques}} ...corrélation de Pearson]]. Il existe également deux autres alternatives non-paramétriques, le [[Tau de Kendall]] et le [[Corrélation de Spearman|test de Spearman]] a ...

...ettent de bons ajustements aux données d'apprentissage avec des hypothèses non contraignantes sur les relations réelles, peut-être aux dépens de l'interpr ...èmes de surapprentissage survenant avec les MAGs ou avec d'autres méthodes statistiques. D'autres modèles tels que les [[Modèle linéaire généralisé|GLMs]] sont que ...

|légende=Relation parfaitement monotone mais non linéaire. Dans ce cas la corrélation de Spearman est de 1 mais la corrélati ...n (statistiques)|dépendance statistique]] [[statistiques non paramétriques|non paramétrique]] entre deux [[variable (mathématiques)|variables]]. ...

...sionnel pour construire une classe restreinte de modèles de régression non paramétriques. De ce fait, il est moins affecté par le [[fléau de la dimension]] que, par ...dots, x_{ip}\}_{i=1}^n</math> de <math>n</math> [[Unité statistique|unités statistiques]], où <math>\{x_{i1}, \ldots, x_{ip}\}_{i=1}^n</math> représentent des préd ...

{{Ébauche|probabilités et statistiques}} ...tillons plus importantes que celles de la régression basée sur des modèles paramétriques parce que les données doivent fournir la structure du modèle ainsi que les ...

{{ébauche|statistiques}} ...e des rangs de Wilcoxon''') est un [[Test (statistique)|test statistique]] non paramétrique qui permet de tester l'hypothèse selon laquelle les distributi ...

...abilité]] d’une [[variable aléatoire]]. Elle se base sur un [[échantillon (statistiques)|échantillon]] d’une [[Population|population statistique]] et permet d’esti ...tiquement distribuée|i.i.d.]] d'une variable aléatoire, alors l'estimateur non-paramétrique par la méthode du noyau de la densité est : ...

...finlandais et américain. Il est l'un des fondateurs des [[statistiques non paramétriques]]. Il a grandement contribué à l'introduction de la notion de [[U-statistiq ...x de Wassily Hoeffding portent en grande partie sur les [[statistiques non paramétriques]], c'est-à-dire sur des méthodes qui ne supposent pas de distribution préci ...

...a fois pour l'[[apprentissage supervisé]] et [[apprentissage non supervisé|non supervisé]]. ...au fait qu'elles manipulent les données via une fonction appelée [[noyau (statistiques)|noyau]] ({{langue|en|kernel}} en anglais) ou fonction de covariance, qui p ...

...staches]] et incluent l'[[écart interquartile]], le midhinge, l'[[Étendue (statistiques)|étendue]], le [[Milieu de gamme (statistique)|milieu de gamme]] et la trim ...estimateur]] qui est une [[combinaison linéaire]] de [[Statistique d'ordre|statistiques d'ordre]] des mesures (également appelée '''L-statistique'''). Cela peut êt ...

{{Ébauche|probabilités et statistiques}} ...des outils fondamentaux de la [[statistiques non paramétriques|statistique non paramétrique]] et de l'[[inférence statistique]]. ...

La '''régression locale''', ou ''LOESS'', est une méthode de [[régression non paramétrique]] fortement connexe qui combine plusieurs modèles de régressio ...linéaire]] par les moindres carrés avec la flexibilité de la [[régression non linéaire]], en effectuant une régression simple sur des sous-ensembles loca ...

...thode [[statistique]] ; plus précisément, c'est une forme de [[Régression (statistiques)|modèle de régression]] présentée pour la première fois par [[Jerome H. Fri ...essions linéaires]] qui modélisent automatiquement des interactions et des non-linéarités. Le terme ''MARS'' est une marque de [[Salford Systems]]. ...

{{Infobox Distribution statistiques ...males]]. L'analyse des données concernant les [[Modèle statistique|modèles statistiques]] portant sur les lois de mélange est appelée '''modèle de mélange'''''.'' ...

...tt]] où on utilise les propriétés d'ergodicité du signal avec des moyennes statistiques. La méthode de Welch, comme la méthode de Bartlett, utilise une estimation ...es périodogrammes individuels. Ce procédé permet de réduire la [[Variance (statistiques et probabilités)|variance]] des puissances individuelles. On obtient finale ...

...statistique, appelée [[hypothèse nulle]], en fonction d'un [[échantillon (statistiques)|échantillon]] de données. Cependant, il convient également de faire attention aux [[Échantillonnage (statistiques)|fluctuations d'échantillonnage]]. En effet, lors de la réalisation d'un te ...

...mesures issues de la [[théorie de l'information]] comme le [[corrélation (statistiques)|coefficient de corrélation]] qui suppose une relation affine entre les int ...é sur des relations statistiques. Cette mesure est idéale pour le recalage non rigide car l'appariement entre attributs homologues est indépendant de leur ...

...l'[[Estimateur (statistique)|estimation]] et les [[Test statistique|tests statistiques]]. La première identité de Bartlett indique que le score est d'espérance nu ...de Jeffreys |texte= loi a priori de Jeffreys}} en [[Statistique bayésienne|statistiques Bayésiennes]]. La seconde identité de Bartlett donne un moyen alternatif de ...

Les statistiques, dans le sens populaire du terme, traitent à l'aide des [[mathématiques]] l ...e « mathématique »''' où le défi est de trouver des estimateurs judicieux (non biaisés et efficaces). L'analyse des propriétés mathématiques de ces estima ...

...r|titre=Analyse de variance|url=http://spss.espaceweb.usherbrooke.ca/pages/statistiques-inferentielles/analyse-de-variance.php|site=spss.espaceweb.usherbrooke.ca|d [[Ronald Aylmer Fisher]] présente pour la première fois le terme [[Variance (statistiques et probabilités)|variance]] et propose son analyse formelle dans un article ...