Multivariate kernel density estimationKernel density estimation is a nonparametric technique for density estimation i.e., estimation of probability density functions, which is one of the fundamental questions in statistics. It can be viewed as a generalisation of histogram density estimation with improved statistical properties. Apart from histograms, other types of density estimators include parametric, spline, wavelet and Fourier series. Kernel density estimators were first introduced in the scientific literature for univariate data in the 1950s and 1960s and subsequently have been widely adopted.
Maximum de vraisemblanceEn statistique, l'estimateur du maximum de vraisemblance est un estimateur statistique utilisé pour inférer les paramètres de la loi de probabilité d'un échantillon donné en recherchant les valeurs des paramètres maximisant la fonction de vraisemblance. Cette méthode a été développée par le statisticien Ronald Aylmer Fisher en 1922. Soient neuf tirages aléatoires x1, ..., x9 suivant une même loi ; les valeurs tirées sont représentées sur les diagrammes ci-dessous par des traits verticaux pointillés.
Densité spectrale de puissanceOn définit la densité spectrale de puissance (DSP en abrégé, Power Spectral Density ou PSD en anglais) comme étant le carré du module de la transformée de Fourier, divisé par le temps d'intégration, (ou, plus rigoureusement, la limite quand tend vers l'infini de l'espérance mathématique du carré du module de la transformée de Fourier du signal - on parle alors de densité spectrale de puissance moyenne).
Density estimationIn statistics, probability density estimation or simply density estimation is the construction of an estimate, based on observed data, of an unobservable underlying probability density function. The unobservable density function is thought of as the density according to which a large population is distributed; the data are usually thought of as a random sample from that population. A variety of approaches to density estimation are used, including Parzen windows and a range of data clustering techniques, including vector quantization.
Estimation par noyauEn statistique, l’estimation par noyau (ou encore méthode de Parzen-Rosenblatt ; en anglais, kernel density estimation ou KDE) est une méthode non-paramétrique d’estimation de la densité de probabilité d’une variable aléatoire. Elle se base sur un échantillon d’une population statistique et permet d’estimer la densité en tout point du support. En ce sens, cette méthode généralise astucieusement la méthode d’estimation par un histogramme. Si est un échantillon i.i.d.
Estimation spectraleL'estimation spectrale regroupe toutes les techniques d'estimation de la densité spectrale de puissance (DSP). Les méthodes d'estimation spectrale paramétriques utilisent un modèle pour obtenir une estimation du spectre. Ces modèles reposent sur une connaissance a priori du processus et peuvent être classées en trois grandes catégories : Modèles autorégressif (AR) Modèles à moyenne ajustée (MA) Modèles autorégressif à moyenne ajustée (ARMA). L'approche paramétrique se décompose en trois étapes : Choisir un modèle décrivant le processus de manière appropriée.
Maximum spacing estimationIn statistics, maximum spacing estimation (MSE or MSP), or maximum product of spacing estimation (MPS), is a method for estimating the parameters of a univariate statistical model. The method requires maximization of the geometric mean of spacings in the data, which are the differences between the values of the cumulative distribution function at neighbouring data points.
Lipoprotéine de basse densitéLes lipoprotéines de basse densité (LDL, pour l'anglais low-density lipoprotein) sont un groupe de lipoprotéines de types et de tailles variables ( de diamètre). Leur fonction est de transporter le cholestérol, libre ou estérifié, dans le sang et à travers le corps pour l'apporter aux cellules. Les LDL sont produites par le foie à partir des lipoprotéines de très basse densité (ou VLDL, ). Elles portent des apolipoprotéines B-100, une monocouche de phospholipides, des triglycérides et des vitamines liposolubles antioxydantes (vitamine E et caroténoïdes).
Structure de contrôleEn programmation informatique, une structure de contrôle est une instruction particulière d'un langage de programmation impératif pouvant dévier le flot de contrôle du programme la contenant lorsqu'elle est exécutée. Si, au plus bas niveau, l'éventail se limite généralement aux branchements et aux appels de sous-programme, les langages structurés offrent des constructions plus élaborées comme les alternatives (if, if–else, switch...), les boucles (while, do–while, for...) ou encore les appels de fonction.
Link layerIn computer networking, the link layer is the lowest layer in the Internet protocol suite, the networking architecture of the Internet. The link layer is the group of methods and communications protocols confined to the link that a host is physically connected to. The link is the physical and logical network component used to interconnect hosts or nodes in the network and a link protocol is a suite of methods and standards that operate only between adjacent network nodes of a network segment.
Lipoprotéine de haute densitéLes lipoprotéines de haute densité (HDL, pour l'anglais high density lipoprotein) sont des lipoprotéines responsables du transport du cholestérol vers le foie, où il pourra être éliminé. Cette fonction permet d'éviter l'accumulation de cholestérol dans les vaisseaux sanguins et donc d'éviter les risques d'athérosclérose. C'est pour cela que les HDL sont communément appelées « bon cholestérol », par opposition aux LDL (lipoprotéines de basse densité) qualifiées de « mauvais cholestérol » (en réalité, ni les unes ni les autres ne sont du cholestérol).
Théorie de l'estimationEn statistique, la théorie de l'estimation s'intéresse à l'estimation de paramètres à partir de données empiriques mesurées ayant une composante aléatoire. Les paramètres décrivent un phénomène physique sous-jacent tel que sa valeur affecte la distribution des données mesurées. Un estimateur essaie d'approcher les paramètres inconnus à partir des mesures.
Réseau de stockage SANvignette|upright=1.5|Protocoles d'accès à un SAN. En informatique, un réseau de stockage, ou SAN (de l'anglais Storage Area Network), est un réseau spécialisé permettant de mutualiser des ressources de stockage. vignette|Différence entre SAN et NAS. Un réseau de stockage se différencie des autres systèmes de stockage tels que le NAS (Network attached storage) par un accès bas niveau aux disques. Pour simplifier, le trafic sur un SAN est très similaire aux principes utilisés pour l'utilisation des disques internes (ATA, SCSI).
Agrégation de liens333px|right|thumb|Une application de l'agrégation de liens. L'agrégation de liens est une technique utilisée dans les réseaux informatiques, permettant le regroupement de plusieurs ports réseau et de les utiliser comme s'il s'agissait d'un seul. Le but est d’accroitre le débit au-delà des limites d'un seul lien, et éventuellement de faire en sorte que les autres ports prennent le relai si un lien tombe en panne (redondance).
Couche liaison de donnéesvignette|Modèle OSI complet avec la couche liaison en deuxième position en partant du bas Dans le domaine des réseaux informatiques, la couche de liaison de données est la seconde couche des sept couches du modèle OSI. La couche de liaison de données est la couche de protocole qui transfère des données entre les nœuds adjacents d'un réseau étendu (WAN) ou entre des nœuds sur le même segment d'un réseau local (LAN).
Serveur de stockage en réseauthumb|Un NAS 4-baies, c'est-à-dire pouvant héberger jusqu'à quatre disques durs. Un serveur de stockage en réseau, également appelé stockage en réseau NAS, boîtier de stockage en réseau ou plus simplement NAS (de l'anglais Network Attached Storage), est un serveur de fichiers autonome, relié à un réseau, dont la principale fonction est le stockage de données en un volume centralisé pour des clients réseau hétérogènes. Dès 1983, le serveur NetWare de Novell inclut le NCP.
Boucle forEn informatique, la boucle for est une structure de contrôle de programmation qui permet de répéter l'exécution d'une séquence d'instructions. Selon les langages de programmation, différents mots-clés sont utilisés pour signaler cette structure de contrôle : for pour les descendants d'Algol, do pour FORTRAN, PL/I, etc. Une "boucle for" a deux parties : une entête qui spécifie la manière de faire l'itération, et un corps qui est exécuté à chaque itération. Dans cette forme de boucle, une variable prend des valeurs successives sur un intervalle.
Système temps réelEn informatique, on parle d'un système temps réel lorsque ce système est capable de contrôler (ou piloter) un procédé physique à une vitesse adaptée à l'évolution du procédé contrôlé. Les systèmes informatiques temps réel se différencient des autres systèmes informatiques par la prise en compte de contraintes temporelles dont le respect est aussi important que l'exactitude du résultat, autrement dit le système ne doit pas simplement délivrer des résultats exacts, il doit les délivrer dans des délais imposés.
Boucle infinieUne boucle infinie est, en programmation informatique, une boucle dont la condition de sortie n'a pas été définie ou ne peut pas être satisfaite. En conséquence, la boucle ne peut se terminer qu'à l'interruption du programme qui l'utilise. Il y a rarement un intérêt à programmer une boucle infinie. Une telle boucle ne permet pas de faire sortir un résultat, et accapare les ressources de l'ordinateur. Sur un système monotâche, une boucle infinie peut interdire à l'utilisateur toute autre action.
Boucle à phase asservieUne boucle à phase asservie, ou boucle à verrouillage de phase ou BVP (en anglais, phase-locked loop, ou PLL), est un montage électronique permettant d'asservir la phase ou la fréquence de sortie d'un système sur la phase ou la fréquence du signal d'entrée. Elle peut aussi asservir une fréquence de sortie sur un multiple de la fréquence d'entrée. L'invention de la boucle à verrouillage de phase est attribuée à un ingénieur français, Henri de Bellescize, en 1932.
