Approches statistiques pour l'estimation des prélèvements d'eau industriels au Canada / par Rezvan Taki et Beni Ngabo Nsengiyaremye. : CS16-001/2025-2F-PDF

« Il est essentiel de pouvoir compter sur des estimations fiables de l’utilisation industrielle de l’eau afin de pouvoir établir des objectifs réalistes en matière de conservation de l’eau dans les industries de la fabrication, de l’extraction minière et de la production thermique d’énergie électrique au Canada. Dans le but d’évaluer l’exactitude prédictive de plusieurs modèles statistiques à l’échelle nationale, la présente étude utilise les données d’enquête pour explorer des techniques de modélisation, y compris le modèle d’amplification du gradient extrême (en anglais « XGBoost »), le modèle de splines à plaques minces (en anglais « thin-plate spline »), l’imputation multiple par équations en séries (MICE), la régression linéaire, la régression par les moindres carrés partiels (MCP) et la régression par moindre contraction absolue et opérateur de sélection (LASSO) » -- Résumé, page 3.

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