« Hétéroscédasticité » : différence entre les versions

Dernière version du 27 janvier 2024 à 23:39

Définition

En statistique, on parle d'hétéroscédasticité lorsque la variance des termes d'erreur (résidus) n'est pas constante.

Autrement dit, la dispersion (variance) des erreurs change quand on s'intéresse aux différentes valeurs de la variable indépendante.

Compléments

Cette notion provient du grec et est composée du préfixe hétéro- (autre), et de skedasê (dissipation). Une collection de variables aléatoires est hétéroscédastique s'il y a des sous-populations qui ont des variabilités différentes des autres.

Voir homoscédasticité

L'hétéroscédasticité est particulièrement utilisée dans les modèles de régression.

Français

hétéroscédasticité

hétéroscédastique (adjectif)

Anglais

heteroscedasticity

Sources

Source : Wikipedia

Source : L'apprentissage profond, Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville Éd. Massot 2018 page 200.

Source : OQLF

Source: WallStreetMojo

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+== Définition ==
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+En statistique, on parle d'hétéroscédasticité lorsque la variance des termes d'erreur (résidus) n'est pas constante.
-[[Catégorie:Statistiques]]
-[[Catégorie:Intelligence artificielle‏‎]]
+Autrement dit, la dispersion (variance) des erreurs change quand on s'intéresse aux différentes valeurs de la variable indépendante.
-[[Catégorie:App-profond-livre]]
-== Définition ==
+== Compléments ==
-En statistique, l'on parle d'hétéroscédasticité lorsque les variances des résidus des variables examinées sont différentes. Cette notion provient du grec et est composée du préfixe hétéro- (« autre »), et de skedasê (« dissipation»). Une collection de variables aléatoires est hétéroscédastique s'il y a des sous-populations qui ont des variabilités différentes des autres.
+Cette notion provient du grec et est composée du préfixe ''hétéro-'' (autre), et de ''skedasê ''(dissipation). Une collection de variables aléatoires est hétéroscédastique s'il y a des sous-populations qui ont des variabilités différentes des autres.
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+L'hétéroscédasticité est particulièrement utilisée dans les modèles de [[régression]].
 == Français ==
-'''Hétéroscédastique'''
+'''hétéroscédasticité '''
-'''hétéroscédasticité '''
+'''hétéroscédastique''' (adjectif)
 == Anglais ==
 ''' heteroscedasticity'''
+==Sources==
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+[https://fr.wikipedia.org/wiki/H%C3%A9t%C3%A9rosc%C3%A9dasticit%C3%A9  Source : Wikipedia]
+[https://apprentissageprofond.org  Source :  ''L'apprentissage profond'',  Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville  Éd. Massot 2018  page 200.  ]
+[https://vitrinelinguistique.oqlf.gouv.qc.ca/fiche-gdt/fiche/8354230/heteroscedasticite  Source : OQLF]
-[https://fr.wikipedia.org/wiki/H%C3%A9t%C3%A9rosc%C3%A9dasticit%C3%A9  Source : Wikipedia]
+[https://www.wallstreetmojo.com/heteroskedasticity/ Source: WallStreetMojo]
-[https://apprentissageprofond.org  Source :  ''L'apprentissage profond'',  Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville  Éd. Massot 2018  page 200  ]
+[[Catégorie:Intelligence artificielle‏‎]]
+[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]