Erreur typeLerreur type d'une statistique (souvent une estimation d'un paramètre) est l'écart type de sa distribution d'échantillonnage ou l'estimation de son écart type. Si le paramètre ou la statistique est la moyenne, on parle d'erreur type de la moyenne. La distribution d'échantillonnage est générée par tirage répété et enregistrements des moyennes obtenues. Cela forme une distribution de moyennes différentes, et cette distribution a sa propre moyenne et variance.
JBIG2JBIG2 est un standard de pour les développé par le Joint Bi-level Image Experts Group (groupe conjoint d'experts des images binaires, en français). Ce standard permet au choix de avec ou sans perte. Selon le site web du groupe, en mode sans perte, l’algorithme JBIG2 produit des fichiers en moyenne trois à cinq fois plus petits que des fichiers compressés à l'aide de l’algorithme du Groupe 4, utilisé notamment dans les fax, et de deux à quatre fois plus petits que le JBIG, le précédent algorithme conçu par ce même groupe d'experts.
Codage par plagesLe codage par plages ou codage par longueur de plage(appelé en anglais Run-Length Encoding/RLE) est un algorithme de compression de données sans perte qui repose sur l'idée de comprimer des plages de valeurs identiques en signalant le nombre de fois qu'une valeur donnée devrait être répétée. Considérons un ensemble de données contenant des plages de valeurs répétées comme suit. aaaabcccccd Cet ensemble pourrait être représenté ainsi par un système de codage par plages: a4b1c5d1 Dans cette représentation, des caractères ont été épargnés aux deux endroits dans l'ensemble où se trouvaient des caractères répétés.
Génétique quantitativeLa génétique quantitative est la génétique des caractères qui peuvent donner lieu à des mesures, que ce soient des caractères à variation continue (tels que le poids ou la taille d'un organisme) ou discontinue (à déterminisme complexe), c'est-à-dire résultant de plusieurs facteurs génétiques ou non (on parle également de génétique multifactorielle). La génétique quantitative s’appuie sur la génétique des populations et les statistiques.
Performances (informatique)En informatique, les performances énoncent les indications chiffrées mesurant les possibilités maximales ou optimales d'un matériel, d'un logiciel, d'un système ou d'un procédé technique pour exécuter une tâche donnée. Selon le contexte, les performances incluent les mesures suivantes : Un faible temps de réponse pour effectuer une tâche donnée Un débit élevé (vitesse d'exécution d'une tâche) L'efficience : faible utilisation des ressources informatiques : processeur, mémoire, stockage, réseau, consommation électrique, etc.
Lack-of-fit sum of squaresIn statistics, a sum of squares due to lack of fit, or more tersely a lack-of-fit sum of squares, is one of the components of a partition of the sum of squares of residuals in an analysis of variance, used in the numerator in an F-test of the null hypothesis that says that a proposed model fits well. The other component is the pure-error sum of squares. The pure-error sum of squares is the sum of squared deviations of each value of the dependent variable from the average value over all observations sharing its independent variable value(s).
Rate–distortion theoryRate–distortion theory is a major branch of information theory which provides the theoretical foundations for lossy data compression; it addresses the problem of determining the minimal number of bits per symbol, as measured by the rate R, that should be communicated over a channel, so that the source (input signal) can be approximately reconstructed at the receiver (output signal) without exceeding an expected distortion D. Rate–distortion theory gives an analytical expression for how much compression can be achieved using lossy compression methods.
Théorème du codage de sourceLe théorème du codage de source (ou premier théorème de Shannon, ou encore théorème de codage sans bruit) est un théorème en théorie de l'information, énoncé par Claude Shannon en 1948, qui énonce la limite théorique pour la compression d'une source. Le théorème montre que l'on ne peut pas compresser une chaine de variables aléatoires i.i.d, quand la longueur de celle-ci tend vers l'infini, de telle sorte à ce que la longueur moyenne des codes des variables soit inférieure à l'entropie de la variable source.
H.265H.265, ou « MPEG-H HEVC » (High Efficiency Video Coding), est une norme de codage/compression vidéo ISO/CEI 23008-2 et UIT-T H.265, publiée le . Elle est développée conjointement par les groupes Video Coding Experts Group (VCEG) et Moving Picture Experts Group (MPEG) et doit succéder au H.264 (ISO/CEI 14496-10 et UIT-T H.264). Ses applications concernent aussi bien la compression des vidéos en ultra-haute définition que la diminution du débit de transmission sur les réseaux pour les vidéos en définition standard avec des applications pour la vidéo sur mobile et pour l'extension de l'éligibilité aux services audiovisuels (TV, VoD.
Entropie de ShannonEn théorie de l'information, l'entropie de Shannon, ou plus simplement entropie, est une fonction mathématique qui, intuitivement, correspond à la quantité d'information contenue ou délivrée par une source d'information. Cette source peut être un texte écrit dans une langue donnée, un signal électrique ou encore un fichier informatique quelconque (suite d'octets). Elle a été introduite par Claude Shannon. Du point de vue d'un récepteur, plus la source émet d'informations différentes, plus l'entropie (ou incertitude sur ce que la source émet) est grande.
