Iterative and incremental developmentIterative and incremental development is any combination of both iterative design or iterative method and incremental build model for development. Usage of the term began in software development, with a long-standing combination of the two terms iterative and incremental having been widely suggested for large development efforts. For example, the 1985 DOD-STD-2167 mentions (in section 4.1.2): "During software development, more than one iteration of the software development cycle may be in progress at the same time.
Résidu (statistiques)In statistics and optimization, errors and residuals are two closely related and easily confused measures of the deviation of an observed value of an element of a statistical sample from its "true value" (not necessarily observable). The error of an observation is the deviation of the observed value from the true value of a quantity of interest (for example, a population mean). The residual is the difference between the observed value and the estimated value of the quantity of interest (for example, a sample mean).
IngénierieL'ingénierie est l'ensemble des fonctions qui mènent de la conception et des études, de l'achat et du contrôle de fabrication des équipements, à la construction et à la mise en service d'une installation technique ou industrielle. Par extension, le terme est aussi souvent utilisé dans d'autres domaines : on parle par exemple d'ingénierie informatique ou d'ingénierie financière.
Génie civilLe génie civil représente l'ensemble des techniques de constructions civiles. Les ingénieurs civils ou ingénieurs en génie civil s’occupent de la conception, la réalisation, l’exploitation et la réhabilitation d’ouvrages de construction et d’infrastructures dont ils assurent la gestion afin de répondre aux besoins de la société, tout en assurant la sécurité du public et la protection de l’environnement. Très variées, leurs réalisations se répartissent principalement dans cinq grands domaines d’intervention : structures, géotechnique, hydraulique, transport, et environnement.
MéthodologieLa méthodologie est l'étude de l'ensemble des méthodes scientifiques. Elle peut être considérée comme la science de la méthode, ou « méthode des méthodes » (comme il y a une métalinguistique ou linguistique des linguistiques et une métamathématique ou mathématique des mathématiques). Alors, la méthodologie est une classe de méthodes, une sorte de boîte à outils où chaque outil est une méthode de la même catégorie, comme il y a une méthodologie analytique du déterminisme causal et une méthodologie systémique finaliste de la téléologie.
Robustesse (statistiques)En statistiques, la robustesse d'un estimateur est sa capacité à ne pas être perturbé par une modification dans une petite partie des données ou dans les paramètres du modèle choisi pour l'estimation. Ricardo A. Maronna, R. Douglas Martin et Victor J. Yohai; Robust Statistics - Theory and Methods, Wiley Series in Probability and Statistics (2006). Dagnelie P.; Statistique théorique et appliquée. Tome 2 : Inférence statistique à une et à deux dimensions, Paris et Bruxelles (2006), De Boeck et Larcier.
Robust regressionIn robust statistics, robust regression seeks to overcome some limitations of traditional regression analysis. A regression analysis models the relationship between one or more independent variables and a dependent variable. Standard types of regression, such as ordinary least squares, have favourable properties if their underlying assumptions are true, but can give misleading results otherwise (i.e. are not robust to assumption violations).
Inférence bayésiennevignette|Illustration comparant les approches fréquentiste et bayésienne (Christophe Michel, 2018). L’inférence bayésienne est une méthode d'inférence statistique par laquelle on calcule les probabilités de diverses causes hypothétiques à partir de l'observation d'événements connus. Elle s'appuie principalement sur le théorème de Bayes. Le raisonnement bayésien construit, à partir d'observations, une probabilité de la cause d'un type d'événements.
Statistique bayésienneLa statistique bayésienne est une approche statistique fondée sur l'inférence bayésienne, où la probabilité exprime un degré de croyance en un événement. Le degré initial de croyance peut être basé sur des connaissances a priori, telles que les résultats d'expériences antérieures, ou sur des croyances personnelles concernant l'événement. La perspective bayésienne diffère d'un certain nombre d'autres interprétations de la probabilité, comme l'interprétation fréquentiste qui considère la probabilité comme la limite de la fréquence relative d'un événement après de nombreux essais.
Méthode des moindres carrésLa méthode des moindres carrés, indépendamment élaborée par Legendre et Gauss au début du , permet de comparer des données expérimentales, généralement entachées d’erreurs de mesure, à un modèle mathématique censé décrire ces données. Ce modèle peut prendre diverses formes. Il peut s’agir de lois de conservation que les quantités mesurées doivent respecter. La méthode des moindres carrés permet alors de minimiser l’impact des erreurs expérimentales en « ajoutant de l’information » dans le processus de mesure.
Ingénierie des structuresL'ingénierie des structures est un domaine de l'ingénierie et plus particulièrement du génie civil, traitant de la stabilité des constructions (conception et de l'analyse des structures). Une structure est soumise à différentes actions, permanentes ou variables dans le temps, statiques ou dynamiques, de nature mécanique ou thermique, et sa conception vise à satisfaire certains critères vis-à-vis de ces actions : Sécurité : sa résistance, son équilibre et sa stabilité doivent être assurés avec une probabilité choisie ; Performance : son fonctionnement et le confort associés doivent être garantis pour une durée suffisante ; Durabilité : la dégradation de la structure dans le temps doit être limitée et maîtrisée pour satisfaire les deux premiers critères.
Théorème de Gauss-MarkovEn statistiques, le théorème de Gauss–Markov, nommé ainsi d'après Carl Friedrich Gauss et Andrei Markov, énonce que dans un modèle linéaire dans lequel les erreurs ont une espérance nulle, sont non corrélées et dont les variances sont égales, le meilleur estimateur linéaire non biaisé des coefficients est l'estimateur des moindres carrés. Plus généralement, le meilleur estimateur linéaire non biaisé d'une combinaison linéaire des coefficients est son estimateur par les moindres carrés.
Réseau bayésienEn informatique et en statistique, un réseau bayésien est un modèle graphique probabiliste représentant un ensemble de variables aléatoires sous la forme d'un graphe orienté acyclique. Intuitivement, un réseau bayésien est à la fois : un modèle de représentation des connaissances ; une « machine à calculer » des probabilités conditionnelles une base pour des systèmes d'aide à la décision Pour un domaine donné (par exemple médical), on décrit les relations causales entre variables d'intérêt par un graphe.
Statistical assumptionStatistics, like all mathematical disciplines, does not infer valid conclusions from nothing. Inferring interesting conclusions about real statistical populations almost always requires some background assumptions. Those assumptions must be made carefully, because incorrect assumptions can generate wildly inaccurate conclusions. Here are some examples of statistical assumptions: Independence of observations from each other (this assumption is an especially common error). Independence of observational error from potential confounding effects.
Bayesian probabilityBayesian probability (ˈbeɪziən or ˈbeɪʒən ) is an interpretation of the concept of probability, in which, instead of frequency or propensity of some phenomenon, probability is interpreted as reasonable expectation representing a state of knowledge or as quantification of a personal belief. The Bayesian interpretation of probability can be seen as an extension of propositional logic that enables reasoning with hypotheses; that is, with propositions whose truth or falsity is unknown.
Ordered logitIn statistics, the ordered logit model (also ordered logistic regression or proportional odds model) is an ordinal regression model—that is, a regression model for ordinal dependent variables—first considered by Peter McCullagh. For example, if one question on a survey is to be answered by a choice among "poor", "fair", "good", "very good" and "excellent", and the purpose of the analysis is to see how well that response can be predicted by the responses to other questions, some of which may be quantitative, then ordered logistic regression may be used.
Bayesian hierarchical modelingBayesian hierarchical modelling is a statistical model written in multiple levels (hierarchical form) that estimates the parameters of the posterior distribution using the Bayesian method. The sub-models combine to form the hierarchical model, and Bayes' theorem is used to integrate them with the observed data and account for all the uncertainty that is present. The result of this integration is the posterior distribution, also known as the updated probability estimate, as additional evidence on the prior distribution is acquired.
Engineering managementEngineering management is the application of the practice of management to the practice of engineering. Engineering management is a career that brings together the technological problem-solving ability of engineering and the organizational, administrative, legal and planning abilities of management in order to oversee the operational performance of complex engineering-driven enterprises. A Master of Engineering Management (MEM) is sometimes compared to a Master of Business Administration (MBA) for professionals seeking a graduate degree as a qualifying credential for a career in engineering management.
Calcul des structures et modélisationLe calcul des structures et la modélisation concernent deux domaines distincts : d'une part les applications spécifiques au patrimoine architectural, mobilier et naturel et d'autre part les applications industrielles. Le calcul des structures et leur modélisation est utilisé dans les domaines : de la conservation et mise en valeur du patrimoine architectural, mobilier et naturel, dans le cadre de missions d’assistance à la maître d’œuvre ou au maître d’ouvrage permettant d’arrêter un programme de travaux, d’applications industrielles.
Structural mechanicsStructural mechanics or mechanics of structures is the computation of deformations, deflections, and internal forces or stresses (stress equivalents) within structures, either for design or for performance evaluation of existing structures. It is one subset of structural analysis. Structural mechanics analysis needs input data such as structural loads, the structure's geometric representation and support conditions, and the materials' properties. Output quantities may include support reactions, stresses and displacements.
