Download PDF by K. Protassov: Analyse statistique des données expérimentales

By K. Protassov

ISBN-10: 1417566620

ISBN-13: 9781417566624

ISBN-10: 2759801136

ISBN-13: 9782759801138

This paintings offers the explanations of uncertainty and the easiest recognized distribution theories: Gaussian and binomial likelihood distribution, services with random variance, blunders propagation and pattern variance.- Poisson distribution, exponential normal 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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La formulation exacte de ce theoreme est la suivante : Soit x une grandeur physique aleatoire avec une moyenne ^ et une variance

Cela signifie egalement que, dans le cas d'un grand nombre de mesures, la distribution binomiale tend vers 48 ANALYSE STATISTIQUE DBS DONNEES EXPERIMENTALES la distribution de Gauss. Cependant, il faut interpreter ces limites avec precaution. On ne peut pas dire que la distribution de Gauss est un cas particulier de celle de Poisson lorsque fj, —>• oo. La distribution de Gauss generale est caracterisee par deux parametres independants : la valeur moyenne et 1'ecart-type. La distribution de Gauss obtenue de la distribution de Poisson dans la limite // —» oo ne depend que d'un seul pararnetre.

Nous considerons la limite quand N est tres grand mais en imposant que le produit Np reste constant Np = const = // (c'est-a-dire p —>• 0). Nous voulons trouver la probabilite P/^(n) que la realisation A se produise n fois au cours de toutes les mesures : et du fait que I - RAPPELS SUR LA THEORIE DBS PROBABILITIES 35 Rappelons que n restant fini, il est toujours petit par rapport a N. Done, lorsque TV tend vers Pinfini. ,1 C'est la distribution de Poisson. On peut verifier aisement qu'elle est normee : que sa moyenne est egale a // : et que sa variance est p, (soit un ecart-type Nous aurions pu prevoir ces resultats a partir des expressions relatives a la distribution binomiale (32—33).

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by David
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