« Statistiques en haute dimension » : différence entre les versions

Dernière version du 28 janvier 2024 à 12:38

Définition

Le domaine des statistiques en haute dimension étudie les données dont la dimension est plus grande que celle généralement considérée dans l'analyse multivariée classique.

Ce domaine est apparu en raison de l'émergence de nombreux ensembles de données modernes dans lesquels la dimension des vecteurs de données peut être comparable, voire supérieure, à la taille de l'échantillon, de sorte que la justification de l'utilisation des techniques traditionnelles, souvent basées sur des arguments asymptotiques avec la dimension maintenue fixe au fur et à mesure que la taille de l'échantillon augmente, était insuffisante.

Français

statistiques en haute dimension

statistiques en grande dimension

Anglais

high-dimensional statistics

Sources

Source : DeepAI.org

Source : Université Paris-Saclay

Source : Société Statistique du Canada

Source : Wikipédia

@@ Ligne 1 : / Ligne 1 : @@
-==en construction==
+== Définition ==
+Le domaine des statistiques en haute dimension étudie les données dont la dimension est plus grande que celle généralement considérée dans l'analyse multivariée classique.
-== Définition ==
+Ce domaine est apparu en raison de l'émergence de nombreux ensembles de données modernes dans lesquels la dimension des vecteurs de données peut être comparable, voire supérieure, à la taille de l'échantillon, de sorte que la justification de l'utilisation des techniques traditionnelles, souvent basées sur des arguments asymptotiques avec la dimension maintenue fixe au fur et à mesure que la taille de l'échantillon augmente, était insuffisante.
-XXXXXXXXX
 == Français ==
-''' XXXXXXXXX '''
+'''statistiques en haute dimension'''
+'''statistiques en grande dimension'''
 == Anglais ==
-''' 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.
+==Sources==
-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 ]
-<small>
+[https://ssc.ca/fr/2016-statistiques-en-haute-dimension-defis-progres-recents   Source : Société Statistique du Canada ]
-[https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/high-dimensional-statistics  Source : DeepAI.org ]
-[[Catégorie:DeepAI.org]]
+[https://en.wikipedia.org/wiki/High-dimensional_statistics   Source : Wikipédia ]
-[[Catégorie:vocabulary]]
+[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

« Statistiques en haute dimension » : différence entre les versions