Concordance inter-jugesIn statistics, inter-rater reliability (also called by various similar names, such as inter-rater agreement, inter-rater concordance, inter-observer reliability, inter-coder reliability, and so on) is the degree of agreement among independent observers who rate, code, or assess the same phenomenon. Assessment tools that rely on ratings must exhibit good inter-rater reliability, otherwise they are not valid tests. There are a number of statistics that can be used to determine inter-rater reliability.
RépétabilitéLa répétabilité peut être liée à un système (machine), un procédé ou une personne. Cette notion quantifie la capacité à reproduire une action ou une série d'actions. La répétabilité est une notion utilisée en productique pour optimiser un procédé. Plus la répétabilité d'un organe est élevée plus la qualité de l'action est stable. Ce calque de l'anglais repeatability n'existe pas dans le dictionnaire, mais il a été normalisé par l'AFNOR. Un opérateur contrôlant visuellement à la chaîne la présence d'une vis sur une pièce métallique.
DiapasonEn musique, le diapason est à la fois un instrument matériel produisant un son de référence et cette référence elle-même : un son dont la hauteur est dans presque tous les cas un la (corde à vide du violon). Cette référence permet aux musiciens d'accorder ensemble leurs instruments de musique. La note de référence standard est le la 440, qui fixe la fréquence du la3 à à 20 °C. Néanmoins, le diapason des orchestres symphoniques professionnels en France et en Europe est basé sur le la3 à 442 Hz donné par le hautbois.
Intraclass correlationIn statistics, the intraclass correlation, or the intraclass correlation coefficient (ICC), is a descriptive statistic that can be used when quantitative measurements are made on units that are organized into groups. It describes how strongly units in the same group resemble each other. While it is viewed as a type of correlation, unlike most other correlation measures, it operates on data structured as groups rather than data structured as paired observations.
Fidélité (psychométrie)En psychométrie, la fidélité d'un test psychologique, ou fiabilité d'un test (reliability en anglais), est une des trois grandes mesures de la qualité du test (les deux autres étant la sensibilité et la validité). Cette mesure est prise lors d'une procédure de standardisation d'un test. Avant sa publication, un test psychologique est généralement évalué sur de larges échantillons de la population. Les résultats de cette procédure sont évalués : si le test obtient de bons indices de fidélité et de validité, il est considéré comme suffisamment robuste pour être publié et utilisé.
Montre (horlogerie)vignette|Romanson montre-bracelet. vignette|Fond transparent d'une montre Zenith laissant apparaître le mouvement de la montre. Une montre est un instrument de mesure du temps qui se porte sur soi. Une montre diffère d’une horloge, d’une pendule ou de tout autre instrument de mesure du temps par le fait qu’elle peut être emportée lors de déplacements sans que son fonctionnement soit altéré. Le terme montre provient de la combinaison de deux définitions : « Boîte vitrée dans laquelle les orfèvres et les bijoutiers mettent leurs marchandises, afin qu'on les voie sans pouvoir y toucher.
Erreur de mesurevignette|upright|Mesurage avec une colonne de mesure. Une erreur de mesure, dans le langage courant, est Exemples usuels et fictifs d'après cette définition : L'indication d'une balance de ménage pour une masse de certifiée est de . L'erreur de mesure est de – ; La distance entre deux murs, donnée par un télémètre laser est de , valeur considérée ici comme exacte. La valeur mesurée, au même endroit, avec un mètre à ruban est de . L'erreur de mesure, avec le mètre à ruban, est de ou ; La différence sur 24 heures de temps entre une pendule radio pilotée et une montre bracelet est de .
Sélection de caractéristiqueLa sélection de caractéristique (ou sélection d'attribut ou de variable) est un processus utilisé en apprentissage automatique et en traitement de données. Il consiste, étant donné des données dans un espace de grande dimension, à trouver un sous-sensemble de variables pertinentes. C'est-à-dire que l'on cherche à minimiser la perte d'information venant de la suppression de toutes les autres variables. C'est une méthode de réduction de la dimensionnalité. Extraction de caractéristique Catégorie:Apprentissage
