Cost estimation in software engineeringCost estimation in software engineering is typically concerned with the financial spend on the effort to develop and test the software, this can also include requirements review, maintenance, training, managing and buying extra equipment, servers and software. Many methods have been developed for estimating software costs for a given project.
Minimum mean square errorIn statistics and signal processing, a minimum mean square error (MMSE) estimator is an estimation method which minimizes the mean square error (MSE), which is a common measure of estimator quality, of the fitted values of a dependent variable. In the Bayesian setting, the term MMSE more specifically refers to estimation with quadratic loss function. In such case, the MMSE estimator is given by the posterior mean of the parameter to be estimated.
CovarianceEn théorie des probabilités et en statistique, la covariance entre deux variables aléatoires est un nombre permettant de quantifier leurs écarts conjoints par rapport à leurs espérances respectives. Elle s’utilise également pour deux séries de données numériques (écarts par rapport aux moyennes). La covariance de deux variables aléatoires indépendantes est nulle, bien que la réciproque ne soit pas toujours vraie. La covariance est une extension de la notion de variance.
Software development effort estimationIn software development, effort estimation is the process of predicting the most realistic amount of effort (expressed in terms of person-hours or money) required to develop or maintain software based on incomplete, uncertain and noisy input. Effort estimates may be used as input to project plans, iteration plans, budgets, investment analyses, pricing processes and bidding rounds. Published surveys on estimation practice suggest that expert estimation is the dominant strategy when estimating software development effort.
Estimation of covariance matricesIn statistics, sometimes the covariance matrix of a multivariate random variable is not known but has to be estimated. Estimation of covariance matrices then deals with the question of how to approximate the actual covariance matrix on the basis of a sample from the multivariate distribution. Simple cases, where observations are complete, can be dealt with by using the sample covariance matrix.
VoltampèreLe voltampère (abrégé en VA) est une unité de mesure de la puissance électrique apparente. Le kilovoltampère (kVA) est une unité de puissance (typiquement la puissance que peut délivrer un compteur d'une installation domestique), à ne pas confondre avec le kilowatt-heure (kWh) qui est une mesure de la consommation électrique. La puissance apparente est la somme vectorielle de la puissance active (mesurée en watts (W)) et de la puissance réactive (mesurée en voltampères réactifs (VAr)) d'un circuit.
SARS-CoV-2Le SARS-CoV-2 (acronyme anglais de severe acute respiratory syndrome ), soit du syndrome respiratoire aigu sévère, est le virus responsable de la Covid-19. Son acronyme est parfois partiellement francisé en SRAS-CoV-2. Ce coronavirus hautement pathogène a été découvert en dans la ville de Wuhan (province de Hubei, en Chine). Le SARS-CoV-2 est un virus à ARN monocaténaire de polarité positive du groupe de la classification Baltimore. C'est une souche nouvelle de l'espèce SARSr-CoV, dans le genre betacoronavirus qui regroupe entre autres les SARS-CoV-1 et MERS-CoV.
Filtre de Kalmanvignette| Concept de base du filtre de Kalman. En statistique et en théorie du contrôle, le filtre de Kalman est un filtre à réponse impulsionnelle infinie qui estime les états d'un système dynamique à partir d'une série de mesures incomplètes ou bruitées. Le filtre a été nommé d'après le mathématicien et informaticien américain d'origine hongroise Rudolf Kálmán. Le filtre de Kalman est utilisé dans une large gamme de domaines technologiques (radar, vision électronique, communication...).
Compensateur statique d'énergie réactiveUn compensateur statique d'énergie réactive (en anglais SVC, Static VAR Compensator, en français parfois CER ou CSPR), est un dispositif de l'électronique de puissance destiné à compenser la circulation de puissance réactive sur les réseaux électriques. Il fait partie du groupe des FACTS. thumb|Schéma unifilaire typique Il est composé : d'un banc de condensateurs, fixe ou commutable de façon discrète, qui fournit du réactif.
Maladie à coronavirus 2019La maladie à coronavirus 2019, communément appelée la ou le Covid-19 (acronyme de l'anglais coronavirus disease 2019), est une maladie infectieuse émergente de type zoonose virale causée par la souche de coronavirus SARS-CoV-2. Les symptômes les plus fréquents sont la fièvre, la toux, la fatigue et la gêne respiratoire. Dans les formes les plus graves, l'apparition d'un syndrome de détresse respiratoire aiguë peut entraîner la mort, notamment chez les personnes plus fragiles du fait de leur âge ou en cas de comorbidités.
Pandémie de Covid-19La pandémie de Covid-19 est une pandémie d'une maladie infectieuse émergente, appelée la maladie à coronavirus 2019 ou Covid-19, provoquée par le coronavirus SARS-CoV-2. Elle apparaît le à Wuhan, dans la province du Hubei (en Chine centrale), avant de se propager dans le monde. L'Organisation mondiale de la santé (OMS) alerte dans un premier temps la république populaire de Chine et ses autres États membres, puis prononce l'état d'urgence de santé publique de portée internationale le .
Régression linéaireEn statistiques, en économétrie et en apprentissage automatique, un modèle de régression linéaire est un modèle de régression qui cherche à établir une relation linéaire entre une variable, dite expliquée, et une ou plusieurs variables, dites explicatives. On parle aussi de modèle linéaire ou de modèle de régression linéaire. Parmi les modèles de régression linéaire, le plus simple est l'ajustement affine. Celui-ci consiste à rechercher la droite permettant d'expliquer le comportement d'une variable statistique y comme étant une fonction affine d'une autre variable statistique x.
