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A new analysis method for paired comparison and its application to 3D quality assessment

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Graph Chatbot

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Quality (business)

In business, engineering, and manufacturing, quality – or high quality – has a pragmatic interpretation as the non-inferiority or superiority of something (goods or services); it is also defined as being suitable for the intended purpose (fitness for purpose) while satisfying customer expectations. Quality is a perceptual, conditional, and somewhat subjective attribute and may be understood differently by different people. Consumers may focus on the specification quality of a product/service, or how it compares to competitors in the marketplace.

Méthode des éléments finis

En analyse numérique, la méthode des éléments finis (MEF, ou FEM pour finite element method en anglais) est utilisée pour résoudre numériquement des équations aux dérivées partielles. Celles-ci peuvent par exemple représenter analytiquement le comportement dynamique de certains systèmes physiques (mécaniques, thermodynamiques, acoustiques).

Critère d'information bayésien

Le critère d'information bayésien (en anglais bayesian information criterion, en abrégé BIC), aussi appelé critère d'information de Schwarz, est un critère d'information dérivé du critère d'information d'Akaike proposé par en 1978. À la différence du critère d'information d'Akaike, la pénalité dépend de la taille de l'échantillon et pas seulement du nombre de paramètres. Il s'écrit : avec la vraisemblance du modèle estimée, le nombre d'observations dans l'échantillon et le nombre de paramètres libres du modèle.

Relative likelihood

In statistics, when selecting a statistical model for given data, the relative likelihood compares the relative plausibilities of different candidate models or of different values of a parameter of a single model. Assume that we are given some data x for which we have a statistical model with parameter θ. Suppose that the maximum likelihood estimate for θ is . Relative plausibilities of other θ values may be found by comparing the likelihoods of those other values with the likelihood of .

Test (informatique)

vignette|Une programmeuse écrivant du code Java avec JUnit. En informatique, un test désigne une procédure de vérification partielle d'un système. Son objectif principal est d'identifier un nombre maximal de comportements problématiques du logiciel. Il permet ainsi, dès lors que les problèmes identifiés seront corrigés, d'en augmenter la qualité. D'une manière plus générale, le test désigne toutes les activités qui consistent à rechercher des informations quant à la qualité du système afin de permettre la prise de décisions.

Intervalle de fluctuation

En mathématiques, un intervalle de fluctuation, aussi appelé intervalle de pari, permet de détecter un écart important par rapport à la valeur théorique pour une grandeur établie sur un échantillon. C'est un intervalle dans lequel la grandeur observée est censée se trouver avec une forte probabilité (souvent de l'ordre de 95 %). Le fait d'obtenir une valeur en dehors de cet intervalle s'interprète alors en mettant en cause la représentativité de l'échantillon ou la valeur théorique.

Interval estimation

In statistics, interval estimation is the use of sample data to estimate an interval of possible values of a parameter of interest. This is in contrast to point estimation, which gives a single value. The most prevalent forms of interval estimation are confidence intervals (a frequentist method) and credible intervals (a Bayesian method); less common forms include likelihood intervals and fiducial intervals.

Confidence distribution

In statistical inference, the concept of a confidence distribution (CD) has often been loosely referred to as a distribution function on the parameter space that can represent confidence intervals of all levels for a parameter of interest. Historically, it has typically been constructed by inverting the upper limits of lower sided confidence intervals of all levels, and it was also commonly associated with a fiducial interpretation (fiducial distribution), although it is a purely frequentist concept.

Software development process

In software engineering, a software development process is a process of planning and managing software development. It typically involves dividing software development work into smaller, parallel, or sequential steps or sub-processes to improve design and/or product management. It is also known as a software development life cycle (SDLC). The methodology may include the pre-definition of specific deliverables and artifacts that are created and completed by a project team to develop or maintain an application.

Deviance information criterion

The deviance information criterion (DIC) is a hierarchical modeling generalization of the Akaike information criterion (AIC). It is particularly useful in Bayesian model selection problems where the posterior distributions of the models have been obtained by Markov chain Monte Carlo (MCMC) simulation. DIC is an asymptotic approximation as the sample size becomes large, like AIC. It is only valid when the posterior distribution is approximately multivariate normal.