Échantillonnage stratifiévignette|Vous prenez un échantillon aléatoire stratifié en divisant d'abord la population en groupes homogènes (semblables en eux-mêmes) (strates) qui sont distincts les uns des autres, c'est-à-dire. Le groupe 1 est différent du groupe 2. Ensuite, choisissez un EAS (échantillon aléatoire simple) distinct dans chaque strate et combinez ces EAS pour former l'échantillon complet. L'échantillonnage aléatoire stratifié est utilisé pour produire des échantillons non biaisés.
Cluster samplingIn statistics, cluster sampling is a sampling plan used when mutually homogeneous yet internally heterogeneous groupings are evident in a statistical population. It is often used in marketing research. In this sampling plan, the total population is divided into these groups (known as clusters) and a simple random sample of the groups is selected. The elements in each cluster are then sampled. If all elements in each sampled cluster are sampled, then this is referred to as a "one-stage" cluster sampling plan.
Sampling errorIn statistics, sampling errors are incurred when the statistical characteristics of a population are estimated from a subset, or sample, of that population. It can produced biased results. Since the sample does not include all members of the population, statistics of the sample (often known as estimators), such as means and quartiles, generally differ from the statistics of the entire population (known as parameters). The difference between the sample statistic and population parameter is considered the sampling error.
Convenience samplingConvenience sampling (also known as grab sampling, accidental sampling, or opportunity sampling) is a type of non-probability sampling that involves the sample being drawn from that part of the population that is close to hand. This type of sampling is most useful for pilot testing. Convenience sampling is not often recommended for research due to the possibility of sampling error and lack of representation of the population. But it can be handy depending on the situation. In some situations, convenience sampling is the only possible option.
Survey samplingIn statistics, survey sampling describes the process of selecting a sample of elements from a target population to conduct a survey. The term "survey" may refer to many different types or techniques of observation. In survey sampling it most often involves a questionnaire used to measure the characteristics and/or attitudes of people. Different ways of contacting members of a sample once they have been selected is the subject of survey data collection.
Arbre de décision (apprentissage)L’apprentissage par arbre de décision désigne une méthode basée sur l'utilisation d'un arbre de décision comme modèle prédictif. On l'utilise notamment en fouille de données et en apprentissage automatique. Dans ces structures d'arbre, les feuilles représentent les valeurs de la variable-cible et les embranchements correspondent à des combinaisons de variables d'entrée qui mènent à ces valeurs. En analyse de décision, un arbre de décision peut être utilisé pour représenter de manière explicite les décisions réalisées et les processus qui les amènent.
Exploration de donnéesL’exploration de données, connue aussi sous l'expression de fouille de données, forage de données, prospection de données, data mining, ou encore extraction de connaissances à partir de données, a pour objet l’extraction d'un savoir ou d'une connaissance à partir de grandes quantités de données, par des méthodes automatiques ou semi-automatiques.
Nonprobability samplingSampling is the use of a subset of the population to represent the whole population or to inform about (social) processes that are meaningful beyond the particular cases, individuals or sites studied. Probability sampling, or random sampling, is a sampling technique in which the probability of getting any particular sample may be calculated. In cases where external validity is not of critical importance to the study's goals or purpose, researchers might prefer to use nonprobability sampling.
Structure miningStructure mining or structured data mining is the process of finding and extracting useful information from semi-structured data sets. Graph mining, sequential pattern mining and molecule mining are special cases of structured data mining. The growth of the use of semi-structured data has created new opportunities for data mining, which has traditionally been concerned with tabular data sets, reflecting the strong association between data mining and relational databases.
IPBXDans l'industrie des télécommunications, on désigne par PABX IP (PBX IP ou encore IPBX; de l'anglais Internet Protocol Private Branch eXchange) un autocommutateur téléphonique privé utilisant le protocole internet (IP) pour gérer les appels téléphoniques d'une entreprise, en interne sur son réseau local (LAN). Couplé à des technologies de voix sur IP, les communications téléphoniques peuvent ainsi être acheminées sur le réseau étendu (WAN) de l'entreprise.
Voix sur IPLa voix sur IP, ou « VoIP » pour « Voice over IP », est une technologie informatique qui permet de transmettre la voix sur des réseaux compatibles IP, via Internet ou des réseaux privés (intranets) ou publics, qu'ils soient filaires (câble/ADSL/fibre optique) ou non (satellite, Wi-Fi et réseaux mobiles). Des logiciels de VoIP tels que Skype, Signal, Discord, WhatsApp gèrent aujourd'hui tous les flux multimédia (téléphonie, appels vidéo, messagerie instantanée et transferts de fichiers).
Audio over IPAudio over IP (AoIP) is the distribution of digital audio across an IP network such as the Internet. It is used increasingly to provide high-quality audio feeds over long distances. The application is also known as audio contribution over IP (ACIP) in reference to the programming contributions made by field reporters and remote events. Audio quality and latency are key issues for contribution links. In the past, these links have made use of ISDN services but these have become increasingly difficult or expensive to obtain.
Ganglion lymphatiqueLes ganglions lymphatiques (dits « lymphonœuds » ou encore « nœuds lymphatiques » dans la nomenclature internationale, traduction du latin nodi lymphatici) sont des petits amas réniformes dont la taille varie de l'un à l'autre. On en dénombre chez l'humain environ 800, pour une masse totale de . Ils sont le lieu de prolifération et de différenciation des cellules immunitaires. Le premier rôle des vaisseaux lymphatiques est d’amener un antigène (dans la grande majorité des cas issu d’un pathogène) du tissu jusqu’aux ganglions, afin d’activer la réponse immunitaire spécifique des lymphocytes T et B.
Sequential pattern miningSequential pattern mining is a topic of data mining concerned with finding statistically relevant patterns between data examples where the values are delivered in a sequence. It is usually presumed that the values are discrete, and thus time series mining is closely related, but usually considered a different activity. Sequential pattern mining is a special case of structured data mining. There are several key traditional computational problems addressed within this field.
Échantillonnage (statistiques)thumb|Exemple d'échantillonnage aléatoire En statistique, l'échantillonnage désigne les méthodes de sélection d'un sous-ensemble d'individus (un échantillon) à l'intérieur d'une population pour estimer les caractéristiques de l'ensemble de la population. Cette méthode présente plusieurs avantages : une étude restreinte sur une partie de la population, un moindre coût, une collecte des données plus rapide que si l'étude avait été réalisé sur l'ensemble de la population, la réalisation de contrôles destructifs Les résultats obtenus constituent un échantillon.
Algorithme de triUn algorithme de tri est, en informatique ou en mathématiques, un algorithme qui permet d'organiser une collection d'objets selon une relation d'ordre déterminée. Les objets à trier sont des éléments d'un ensemble muni d'un ordre total. Il est par exemple fréquent de trier des entiers selon la relation d'ordre usuelle « est inférieur ou égal à ». Les algorithmes de tri sont utilisés dans de très nombreuses situations. Ils sont en particulier utiles à de nombreux algorithmes plus complexes dont certains algorithmes de recherche, comme la recherche dichotomique.
État (informatique)En informatique, le terme désigne plusieurs choses assez différentes concernant les processus d'exécution et les impressions sur papier. Dans le contexte des processus, un état est l'ensemble formé par les données entrées, les données temporaires, les données calculées et le pointeur d'instruction (et généralement l'état des registres) par un processus. Similairement aux états de process, dans le contexte d'un protocole de communication structuré en requêtes vers un serveur suivi de réponses, le protocole peut nécessiter que le serveur conserve un état dépendant de requêtes passées (contraire de serveur stateless).
Fibre (informatique)En informatique, une fibre (fiber en anglais) est un type de thread particulièrement léger. Comme les threads, les fibres partagent le même espace mémoire. Toutefois, les fibres utilisent impérativement un multitâche coopératif là où les threads utilisent en général un multitâche préemptif. Les threads dépendent souvent de l'ordonnanceur (en anglais scheduler) du noyau (en anglais kernel) pour préempter un thread occupé et reprendre l'exécution d'un autre thread.
Tri fusionEn informatique, le tri fusion, ou tri dichotomique, est un algorithme de tri par comparaison stable. Sa complexité temporelle pour une entrée de taille n est de l'ordre de n log n, ce qui est asymptotiquement optimal. Ce tri est basé sur la technique algorithmique diviser pour régner. L'opération principale de l'algorithme est la fusion, qui consiste à réunir deux listes triées en une seule. L'efficacité de l'algorithme vient du fait que deux listes triées peuvent être fusionnées en temps linéaire.
Arbre binaireEn informatique, un arbre binaire est une structure de données qui peut se représenter sous la forme d'une hiérarchie dont chaque élément est appelé nœud, le nœud initial étant appelé racine. Dans un arbre binaire, chaque élément possède au plus deux éléments fils au niveau inférieur, habituellement appelés gauche et droit. Du point de vue de ces éléments fils, l'élément dont ils sont issus au niveau supérieur est appelé père. Au niveau le plus élevé, niveau 0, il y a un nœud racine.
