By K. Protassov

ISBN-10: 1417566620

ISBN-13: 9781417566624

ISBN-10: 2759801136

ISBN-13: 9782759801138

This paintings offers the motives of uncertainty and the simplest recognized distribution theories: Gaussian and binomial chance distribution, features with random variance, errors propagation and pattern variance.- Poisson distribution, exponential typical deviation, suggest deviation, chi-square and Student's T distribution, parameter estimates, least squares tools and greatest chance. Préface; Pourquoi les incertitudes existent-elles?; Chapitre 1. Rappels sur los angeles théorie des probabilités; Chapitre 2. Fonctions d'une variable aléatoire; Chapitre three. Expériences avec un nombre limité de mesures; Chapitre four. Ajustement des paramètres; end; Bibliographie; Index; desk des matières

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Vu 1'importance du theoreme central limite, nous donnons ici sa demonstration qui peut, cependant, etre oubliee lors d'une premiere lecture. Considerons la fonction generatrice des moments centraux pour / —>• 0 : Ici, nous avons fait le developpement limite de la fonction exponentielle et nous avons utilise le fait que la valeur moyenne de x est egale a ^ et que le carre de I'ecart-type est fmi et egal a a2 (13). Introduisons d'abord une valeur auxiliaire dont la fonction generatrice des moments est donnee par Pour t fixe, tend vers 0 lorsque n tend vers I'infmi.

II y a beaucoup de facteurs qui peuvent influencer 1'energie des particules dans un accelerateur : les variations du champ magnetique terrestre, les changements de pression barometrique, le mouvement de la Lune, etc. Chacun de ces facteurs parait etre peu important. Si c'est le cas, et si 1'on ne recherche pas une trop grande precision, les conditions du theoreme central limite sont satisfaites et la distribution d'une valeur physique reste gaussienne. Des qu'on veut augmenter la precision d'une experience, les facteurs qui auparavant etaient supposes negligeables deviennent importants et se manifestent sous forme d'erreurs systematiques.

1 FONCTION BIUNIVOQUE >us supposons, tout d'abord, que cette fonction y = y(x] est biunivoque, c'est-a-dire Nous qu 'a une valeur de x correspond une seule valeur de y et inversement. 1 un exemple de fonction de ce type. 1 : Une fonction biunivoque y = y(x) Nous savons que la probabilite de trouver la valeur de x dans I'intervalle compris entre x et x + dx est egale a : ANALYSE STATISTIQUE DBS DONNEES EXPERIMENTALES 62 Nous cherchons la fonction g(y) qui nous donne la meme probabilite de trouver la valeur de y dans I'intervalle compels entre y et y + dy : II suffit de reecrire (70) en remplacant x par y.

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Analyse statistique des données expérimentales by K. Protassov


by Paul
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