« Statistiques en haute dimension » : différence entre les versions


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== Définition ==
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== Français ==
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'''statistiques en haute dimension'''
 
'''statistiques en grande dimension'''


== Anglais ==
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''' High-Dimensional Statistics '''
''' high-dimensional statistics '''


We can compare high-dimensional statistics to multivariate statistics. In multivariate statistics, we monitor and analyze possible outcomes of multiple variables. As dimensions get higher, multivariate statistics tend to break down and become less useful. Hence, high-dimensional statistics, statistics that depend on the theory of random vectors and use algorithms built to deal with hundreds or even thousands of dimensions of data, are used. Usually, high-dimensional statistics are especially useful when dealing with data sets that have more dimensions than the sample size.
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For more information on high-dimensional statistics, the Simons Institute recorded several lectures on the topic, starting with this one.  
[https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/high-dimensional-statistics Source : DeepAI.org ]


[https://www.imo.universite-paris-saclay.fr/~giraud/MSV/slidesC2.pdf  Source : Université Paris-Saclay ]
[https://ssc.ca/fr/2016-statistiques-en-haute-dimension-defis-progres-recents  Source : Société Statistique du Canada ]


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[https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/high-dimensional-statistics  Source : DeepAI.org ]


[[Catégorie:DeepAI.org]]
[[Catégorie:DeepAI.org]]
[[Catégorie:vocabulary]]
[[Catégorie:vocabulary]]

Version du 18 mai 2021 à 13:50

Définition

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Français

statistiques en haute dimension

statistiques en grande dimension

Anglais

high-dimensional statistics

Source : DeepAI.org

Source : Université Paris-Saclay

Source : Société Statistique du Canada

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Contributeurs: Claire Gorjux, Imane Meziani, wiki