Lexique : les notions du site
Chaque notion utilisée sur le site est définie ici, avec les mots des pages qui la détaillent.
67 notions, de la persistance à la p-value. Chaque entrée donne la définition, l'unité, les notions liées et la page qui l'explique. Le même lexique existe en fichiers lisibles par les machines.
Les définitions reprennent le texte des pages du site. Elles décrivent un usage de recherche et d'enseignement, pas une recommandation médicale.
Domaines
Prévision et évaluation
Une erreur n'a de sens que face à une référence : on décrit le signal, on choisit des références simples, on mesure le gain, puis on complexifie si ce gain le justifie.
AR(2) (autorégression d'ordre 2)
Une régression sur les deux dernières valeurs connues. Brute : sans retirer le cycle. Elle sert à mesurer ce que le retrait du cycle rapporte.
ARTU
Une référence d'ordre deux sur le rapport à la tendance : deux autocorrélations et une table donnent ses trois poids, sur la dernière valeur, la valeur h pas plus tôt et la moyenne.
Bande P10–P90 (P10 et P90, médiane et bande P10–P90)
P10 et P90 sont les centiles 10 et 90 des résultats simulés : la bande P10–P90 contient les 80 % centraux. Elle décrit la variation entre simulations pour les paramètres choisis, pas toute l'incertitude sur un système réel.
BLEND (persistance cyclostationnaire)
La combinaison convexe de la persistance et de la persistance cyclique : deux poids positifs de somme 1, λ et 1 − λ, calculés à chaque moment du cycle.
CLIPER
La combinaison convexe de la persistance et de la moyenne. Même idée que BLEND, autre partenaire.
Combinaison convexe (poids positifs de somme 1)
Deux prévisions pesées par des poids positifs de somme 1, calculés sur le passé. Persistance et moyenne : CLIPER. Persistance et persistance cyclique : BLEND.
Désaisonnalisation (retrait du cycle)
Un cycle connu ne se prévoit pas : on le retire, on prévoit le reste, on le remet.
Différence à la tendance
On étudie y − c, l'écart à la tendance c (ici périodique). Adapté à un bruit additif.
Données simulées (données synthétiques)
Quand on n'a pas encore de mesures, aucun modèle ne peut être entraîné ni validé, mais on peut simuler ce que l'on sait : une première estimation, pas une mesure.
Évaluation d'une prévision (vérification d'une prévision)
Une erreur n'a de sens que face à une référence : mêmes cibles, périmètre annoncé, plusieurs normes d'erreur, puis un test de la différence.
Extreme Learning Machine (ELM) (ELM, apprentissage frugal)
Une Extreme Learning Machine garde une couche cachée aléatoire et ajuste les sorties par une résolution analytique, ce qui évite un entraînement profond itératif.
Horizon de prévision (horizon)
Le nombre de pas entre la dernière valeur connue et la valeur à prévoir.
Indice γ (indice gamma)
Pour chaque pixel prévu, la distance à l'observation la plus proche dans l'espace, le temps et l'intensité, chacun divisé par sa tolérance. γ ≤ 1 : accepté.
Indice de ciel clair (rapport à la tendance de ciel clair)
En solaire, le rapport à la tendance de ciel clair : l'éclairement divisé par l'éclairement de ciel clair.
MAE (erreur absolue moyenne)
L'erreur absolue moyenne : la moyenne des écarts en valeur absolue entre prévision et observation.
MALR (mean absolute log return) (rendement logarithmique absolu moyen)
Un paramètre issu de l'économétrie qui décrit l'amplitude des changements relatifs. Ce diagnostic empirique ne dispense pas de tester le modèle sur le site et à l'horizon visés.
Mémoire φ (mémoire du bruit)
La corrélation entre deux valeurs voisines du bruit. 0 : aucune. 1 : totale.
MIMO (multi-entrée multi-sortie) (MIMO-ELM)
Une architecture multi-entrée multi-sortie : un seul modèle lit l'historique récent de plusieurs signaux et les prévoit ensemble.
Mouvement brownien
Chaque valeur est la précédente plus un tirage au hasard : mémoire φ = 1. La persistance y est la meilleure prévision.
Moyenne (moyenne du passé, moyenne climatologique)
La prévision vaut toujours la moyenne du passé.
NICE (NICEᵏ, NICEΣ, indice NICE)
L'erreur de la prévision divisée par celle de la persistance, aux mêmes dates et au même horizon. 0 : parfaite. 1 : autant d'erreur que la persistance. Au-dessus de 1, on l'écrit « > 1 » : moins bonne que la persistance.
nMAE (MAE normalisée)
L'erreur absolue moyenne rapportée à la moyenne du signal.
« No free lunch » (théorèmes de no free lunch)
Sous une moyenne uniforme sur l'ensemble des fonctions d'un problème fini, les performances moyennes des algorithmes de recherche considérés coïncident. Ce cadre précis n'est pas la distribution des problèmes solaires réels.
nRMSE (RMSE normalisée)
La RMSE rapportée à la moyenne du signal (0 pour une prévision parfaite).
Persistance (persistance simple)
La prévision recopie la dernière valeur connue. C'est la référence minimale de toute prévision.
Persistance cyclique
La prévision recopie la valeur un cycle plus tôt, au même moment du cycle.
Persistance de l'indice de ciel clair (smart persistence, persistance intelligente)
La persistance appliquée à l'indice de ciel clair (SP : persistance de l'indice de ciel clair), plutôt qu'à l'éclairement brut.
Prévisibilité F (indicateur F, prévisibilité)
F = 1 + sCV × (ρmax − 1), comprise entre 1 − sCV et 1. Plus elle est haute, plus cet horizon est facile à prévoir.
Rapport à la tendance
On étudie y / c, avec ici une tendance périodique c. Adapté à un bruit multiplicatif. Avec c le ciel clair : l'indice de ciel clair.
RMSE (racine de l'erreur quadratique moyenne)
La racine de l'erreur quadratique moyenne. Elle donne plus de poids aux grandes erreurs que la MAE.
sCV (coefficient de variation stochastique)
La racine de l'écart quadratique moyen au ciel clair, rapportée à la racine de la moyenne du carré du ciel clair. 0 : ciel clair. Environ 1 : chaque heure clair ou couvert à pile ou face. Ce n'est pas un maximum.
Tunnel Load Simulator (TLS) (TLS, simulateur de charge de tunnel)
Une application open source qui construit la consommation électrique d'un tunnel routier à partir de sa géométrie, du trafic, de l'éclairage et de la ventilation, dit à quel point elle est incertaine et en énonce les limites.
Radiothérapie
Quand le lien entre un schéma de radiothérapie et son effet biologique est connu, on le calcule directement avec un modèle explicite, sans données d'apprentissage.
Dose biologique efficace (BED) (BED, dose biologiquement efficace)
Dose en grays qui permet de comparer des fractionnements différents. Pour n fractions de dose d, le modèle LQ donne BED = n · d · (1 + d / (α/β)).
Dose de transition dT (dT)
La dose par fraction où le modèle LQL passe de la courbe à la droite (7,8 Gy pour le rectum). Dans la bibliothèque de LQL-Equiv, elle vaut 2 α/β.
Dose équivalente en fractions de 2 Gy (EQD2) (EQD2)
La traduction de la BED en une dose délivrée par fractions de 2 Gy : EQD2 = BED / (1 + 2/(α/β)).
Fractionnement (fractions, schéma de traitement)
Pour n fractions (le nombre de séances), chacune délivrant une dose d en grays, la dose physique ne suffit pas à prédire l'effet biologique, qui dépend aussi de la dose reçue à chaque fraction.
Gray (Gy)
L'unité de dose physique absorbée : l'énergie déposée par kilogramme de tissu.
LQL-Equiv (calculateur de BED et d'EQD2)
Un calculateur gratuit et open source (MIT) de BED et d'EQD2 avec les modèles LQ et LQL, dans le navigateur. Outil de recherche et d'enseignement, pas un dispositif médical.
Modèle linéaire-quadratique-linéaire (LQL) (LQL)
La même courbe que le LQ jusqu'à la dose de transition, puis une droite. Sous la dose de transition, les deux modèles sont identiques.
Modèle linéaire-quadratique (LQ) (LQ)
La BED d'une fraction croît en courbe avec la dose, à toutes les doses : la courbe LQ continue de s'infléchir vers le haut quand la dose par fraction augmente.
Rapport α/β (α/β)
Paramètre propre au tissu : il décrit la sensibilité d'un tissu à la taille de chaque fraction. Plus il est faible, plus le tissu est sensible à la dose par fraction (environ 3,9 Gy pour le rectum).
Temps de doublement (Td)
La durée, en mois, pour que le nombre de cellules tumorales double sans traitement : 9,8 mois pour le profil réfractaire, 66,6 pour le répondeur dans l'article.
Thyroglobuline (Tg) (Tg)
Le marqueur sanguin suivi par le modèle de la thérapie à l'iode radioactif.
Physique médicale
Comment un faisceau de photons ou de neutrons traverse la matière et y dépose de l'énergie, des modèles simples aux simulations de transport.
Atténuation (décroissance exponentielle)
Chaque épaisseur égale à la couche de demi-atténuation divise par deux ce qui reste : c'est une décroissance exponentielle, pas une soustraction.
BNCT (thérapie par capture neutronique du bore) (thérapie par capture neutronique du bore)
Un composé transporte du bore-10 vers les tissus visés ; quand ce bore capture un neutron, une particule alpha et un noyau de lithium-7 déposent leur énergie sur quelques micromètres.
Couche de demi-atténuation (CDA) (CDA, épaisseur de demi-atténuation)
L'épaisseur de matériau qui divise par deux l'intensité transmise sans diffusion : CDA = ln 2 / μ, avec μ le coefficient d'atténuation linéique.
Effet Compton (diffusion Compton)
La diffusion d'un photon sur un électron : le photon perd de l'énergie et l'électron reçoit une énergie cinétique K. L'énergie au repos de l'électron est 511 keV.
Libre parcours moyen (L = 1/Σ)
L'inverse de la section efficace macroscopique, L = 1/Σ : la distance moyenne entre deux collisions.
Monte Carlo (méthode de Monte-Carlo, Monte-Carlo)
Simuler de nombreuses fois avec des tirages aléatoires différents. Plus d'histoires réduisent l'erreur statistique, comme 1/√N pour N histoires ; elles ne corrigent ni une mauvaise géométrie ni de mauvaises données physiques.
Section efficace (σ(E))
Elle dit à quel point un noyau réagit facilement avec un neutron d'énergie E. Elle s'exprime comme une surface, souvent en barns, sans être la taille du noyau ni, à elle seule, la probabilité de capture.
Section efficace macroscopique (Σ)
La section efficace multipliée par le nombre de noyaux par unité de volume : l'inverse d'une longueur. Pour un mélange, Σ additionne ces produits noyau par noyau.
Statistiques
Comparer un écart à son incertitude, mesurer une relation ou une prédiction, et lire un résultat sans le surinterpréter.
Coefficient de détermination R² (R²)
La part de variation décrite par la droite (1 pour une prévision parfaite). Elle ne mesure pas l'importance du lien.
Corrélation de Pearson (coefficient de corrélation r)
La corrélation de Pearson dans le nuage de points (r) et dans la population (ρ).
Courbe ROC (AUC, sensibilité et spécificité)
La sensibilité en fonction du taux de faux positifs 1 − Sp, quand le seuil varie. L'aire sous la courbe (AUC) résume le test sans choisir de seuil.
Intervalle de confiance
Il encadre la moyenne des y en x₀ (bande à 95 %, quantile de Student à n − 2 degrés de liberté).
Intervalle de prévision
Il encadre une nouvelle observation en x₀ : on ajoute 1 sous la racine, d'où une bande plus large que l'intervalle de confiance.
Loi normale (loi de Gauss, score z)
Le score z est le nombre d'écarts-types entre x et la moyenne ; Φ(z) est la probabilité qu'une variable normale centrée réduite reste en dessous de z : l'aire à gauche de z.
p-value (valeur p)
La probabilité, si les moyennes sont égales (ou ρ = 0) et le modèle correct, d'un résultat au moins aussi extrême. Ce n'est pas la probabilité que l'hypothèse soit vraie ; elle ne mesure pas l'importance d'un lien.
Point influent (levier)
Un point qui déplace la droite des moindres carrés ; le levier est son poids potentiel, d'autant plus grand qu'il est loin en x.
Test de Student (test t)
Le test divise l'écart entre deux moyennes par son erreur standard : un même écart peut se détacher du hasard d'échantillonnage, ou s'y noyer. Significatif ne veut pas dire important.
Test du χ² (test du khi-deux, χ²)
La statistique est la somme des contributions (O−E)²/E, avec O l'effectif observé et E l'effectif attendu sous l'hypothèse testée. Une petite p-value dit que l'écart est peu compatible avec l'hypothèse, pas qu'il est grand.
Thermique et thermodynamique
Échanges de chaleur, cycles moteurs et frigorifiques et limites de Carnot, pour dimensionner un refroidissement, une congélation ou une machine thermique.
Chaleur latente
La chaleur retirée pour geler l'eau, sans changement de température dans ce modèle.
Chaleur sensible
La chaleur échangée quand la température change : le terme mcΔT, avec c la capacité thermique massique et ΔT la variation de température.
Coefficient de performance (COP) (COP)
La chaleur extraite de la source froide par unité de travail reçu. COP > 1 est normal : ce n'est pas un rendement en pourcentage. Limite de Carnot : le COP maximal d'une machine réversible entre deux sources.
Congélation (énergie de congélation)
L'énergie à retirer pour geler une masse d'eau : chaleur sensible (mcΔT) plus chaleur latente, sans changement de température dans ce modèle ; la puissance moyenne est l'énergie divisée par la durée.
Nombre de Biot (Bi)
La résistance de conduction interne comparée à la résistance de convection en surface.
Rendement de Carnot (moteur de Carnot, limite de Carnot)
Le rendement η est le travail W divisé par la chaleur reçue Qchaud ; ηCarnot est sa borne, atteinte par un cycle réversible, sans frottement ni écart de température lors des échanges.
Fichiers pour les machines
Turtle (SKOS) · JSON-LD (SKOS) · Voir l'ontologie (en anglais) · Version anglaise