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In statistical analysis, change detection or change point detection tries to identify times when the probability distribution of a stochastic process or time series changes. In general the problem concerns both detecting whether or not a change has occurred, or whether several changes might have occurred, and identifying the times of any such changes.

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  • Change detection (en)
  • Détection de ruptures (fr)
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  • In statistical analysis, change detection or change point detection tries to identify times when the probability distribution of a stochastic process or time series changes. In general the problem concerns both detecting whether or not a change has occurred, or whether several changes might have occurred, and identifying the times of any such changes. (en)
  • En analyse statistique, le problème de détection de ruptures (ou détection de points de changement) est un problème de régression ayant pour but d'estimer les instants où un signal présente des changements dans la distribution. Ces instants sont matérialisés sur les deux figures par des lignes verticales bleues. Classiquement, on réalise de la détection de rupture pour un signal ayant des changements dans la moyenne. De manière plus générale, on réalise de la détection de ruptures pour un signal ayant des changements dans la distribution (par exemple, dans la moyenne et la variance). (fr)
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  • In statistical analysis, change detection or change point detection tries to identify times when the probability distribution of a stochastic process or time series changes. In general the problem concerns both detecting whether or not a change has occurred, or whether several changes might have occurred, and identifying the times of any such changes. Specific applications, like step detection and edge detection, may be concerned with changes in the mean, variance, correlation, or spectral density of the process. More generally change detection also includes the detection of anomalous behavior: anomaly detection. (en)
  • En analyse statistique, le problème de détection de ruptures (ou détection de points de changement) est un problème de régression ayant pour but d'estimer les instants où un signal présente des changements dans la distribution. Ces instants sont matérialisés sur les deux figures par des lignes verticales bleues. Classiquement, on réalise de la détection de rupture pour un signal ayant des changements dans la moyenne. De manière plus générale, on réalise de la détection de ruptures pour un signal ayant des changements dans la distribution (par exemple, dans la moyenne et la variance). La détection de ruptures peut s'appliquer à un signal sonore d'une émission dont on souhaite estimer les instants où l'on change de situations, à la détection d'attaques informatiques (variations de flux réseaux), ou encore au contrôle qualité. Cet article traite du problème de détection de ruptures rétrospective (dite offline) où l'on dispose de l'ensemble des données du signal. Ce contexte est différent d'une détection temps réel (dite online) où les données du signal arrivent à la volée, mais moins à même de détecter précisément l'instant de rupture. (fr)
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