Utilisateur:Maxime.brunin/Brouillon3
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En analyse statistique, le problème de détection de ruptures 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 ruptures dans la moyenne : pour un signal ayant des changements dans la moyenne. De manière générale, on réalise de la détection de ruptures dans la distribution (par exemple, dans la moyenne et la variance) : pour un signal ayant des changements dans la distribution.
En application, on peut citer l'exemple d'un signal sonore d'une émission dont on souhaite estimer les instants où l'on change de situations (applaudissement, musique, interview).
Dans cet article, nous nous intéressons au problème de détection de ruptures dans un contexte offline (i.e. on dispose de l'ensemble des données du signal). Ce contexte est différent de celui du contexte online où les données du signal arrivent à la volée.