Peer pressurePeer pressure is the direct or indirect influence on peers, i.e., members of social groups with similar interests, experiences, or social statuses. Members of a peer group are more likely to influence a person's beliefs, values, and behavior. A group or individual may be encouraged and want to follow their peers by changing their attitudes, values or behaviors to conform to those of the influencing group or individual. For the individual affected by peer pressure, this can have both a positive or negative effect on them.
Indecomposable distributionIn probability theory, an indecomposable distribution is a probability distribution that cannot be represented as the distribution of the sum of two or more non-constant independent random variables: Z ≠ X + Y. If it can be so expressed, it is decomposable: Z = X + Y. If, further, it can be expressed as the distribution of the sum of two or more independent identically distributed random variables, then it is divisible: Z = X1 + X2. The simplest examples are Bernoulli-distributeds: if then the probability distribution of X is indecomposable.
ExtensibilitéEn informatique matérielle et logicielle et en télécommunications, l’extensibilité ou scalabilité désigne la capacité d'un produit à s'adapter à un changement d'ordre de grandeur de la demande (montée en charge), en particulier sa capacité à maintenir ses fonctionnalités et ses performances en cas de forte demande. Selon René J. Chevance, le mot anglais scalability, formé sur l'adjectif scalable dérivé du verbe to scale (« changer d'échelle »), « n'a pas d'équivalent communément admis en français ».
Loi exponentielleUne loi exponentielle modélise la durée de vie d'un phénomène sans mémoire, ou sans vieillissement, ou sans usure : la probabilité que le phénomène dure au moins s + t heures (ou n'importe quelle autre unité de temps) sachant qu'il a déjà duré t heures sera la même que la probabilité de durer s heures à partir de sa mise en fonction initiale. En d'autres termes, le fait que le phénomène ait duré pendant t heures ne change rien à son espérance de vie à partir du temps t.
Scholarly peer reviewScholarly peer review or academic peer review (also known as refereeing) is the process of having a draft version of a researcher's methods and findings reviewed (usually anonymously) by experts (or "peers") in the same field. Peer review is widely used for helping the academic publisher (that is, the editor-in-chief, the editorial board or the program committee) decide whether the work should be accepted, considered acceptable with revisions, or rejected for official publication in an academic journal, a monograph or in the proceedings of an academic conference.
Loi de PoissonEn théorie des probabilités et en statistiques, la loi de Poisson est une loi de probabilité discrète qui décrit le comportement du nombre d'événements se produisant dans un intervalle de temps fixé, si ces événements se produisent avec une fréquence moyenne ou espérance connue, et indépendamment du temps écoulé depuis l'événement précédent. gauche|vignette|Chewing gums sur un trottoir. Le nombre de chewing gums sur un pavé est approximativement distribué selon une loi de Poisson.
Maintenance prévisionnelleLa maintenance prévisionnelle, ou maintenance anticipée (en anglais predictive maintenance), est, selon la norme NF EN 13306 X 60-319 (2018), une . Le principe de la maintenance prévisionnelle est le suivant : tout élément manifeste des signes, visibles ou non, de dégradation qui en annoncent la défaillance. Le tout est de savoir reconnaître ces signes précurseurs. Des appareils permettent de mesurer cette dégradation, laquelle peut être une variation de température, de vibration, de pression, de dimension, de position, de bruit, etc.
Loi normale généraliséeEn théorie des probabilités et en statistique, la loi normale généralisée ou loi gaussienne généralisée désigne deux familles de lois de probabilité à densité dont les supports sont l'ensemble des réels. Cette loi rajoute un paramètre de forme à la loi normale. Pour les différencier, les deux familles seront appelées « version 1 » et « version 2 », ce ne sont cependant pas des appellations standards. La densité de probabilité des lois de cette famille est donnée par la formule : où est la fonction gamma, est un paramètre de position, est un paramètre d'échelle et est un paramètre de forme.
Science des réseauxvignette|Les liens de la network science La Science des Réseaux, ou Network Science, est une discipline scientifique émergente qui se donne pour objet l'étude des relations, liens et interconnexions entre les choses, et non les choses en elles-mêmes. Champ interdisciplinaire de recherche, elle s'applique en physique, biologie, épidémiologie, science de l'information, science cognitive et réseaux sociaux. Elle vise à découvrir des propriétés communes au comportement de ces réseaux hétérogènes via la construction d'algorithmes et d'outils.
Statistique exhaustiveLes statistiques exhaustives sont liées à la notion d'information et en particulier à l'information de Fisher. Elles servent entre autres à améliorer des estimateurs grâce à l'usage du théorème de Rao-Blackwell et du théorème de Lehmann-Scheffé. Intuitivement, parler d'une statistique exhaustive revient à dire que cette statistique contient l'ensemble de l'information sur le(s) paramètre(s) de la loi de probabilité. Soit un vecteur d'observation de taille , dont les composantes sont indépendantes et identiquement distribués (iid).
Table de hachage distribuéeUne table de hachage distribuée (ou DHT pour Distributed Hash Table), est une technique permettant la mise en place d’une table de hachage dans un système réparti. Une table de hachage est une structure de données de type clé → valeur. Chaque donnée est associée à une clé et est distribuée sur le réseau. Les tables de hachage permettent de répartir le stockage de données sur l’ensemble des nœuds du réseau, chaque nœud étant responsable d’une partie des données.
Non-uniform random variate generationNon-uniform random variate generation or pseudo-random number sampling is the numerical practice of generating pseudo-random numbers (PRN) that follow a given probability distribution. Methods are typically based on the availability of a uniformly distributed PRN generator. Computational algorithms are then used to manipulate a single random variate, X, or often several such variates, into a new random variate Y such that these values have the required distribution.
