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By K. Protassov

This paintings provides the factors of uncertainty and the easiest identified distribution theories: Gaussian and binomial chance distribution, features with random variance, blunders propagation and pattern variance.- Poisson distribution, exponential typical deviation, suggest deviation, chi-square and Student's T distribution, parameter estimates, least squares equipment and greatest probability. 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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Julia Kristeva is professor of linguistics on the Université de Paris VII and writer of many acclaimed works and novels, together with The Severed Head: Capital Visions, Hatred and Forgiveness, This very good have to think, homicide in Byzantium, Melanie Klein, Hannah Arendt, New Maladies of the Soul, Strangers to Ourselves, and Powers of Horror: An Essay on Abjection.

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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. 12, nous recapitulons les relations entre ces trois distributions. 3). Pour 1'instant, considerons un exemple physique instructif issu d'une experience reelle ou nous verrons le fonctionnement du theoreme central limite dans sa deuxieme formulation ainsi que ses conditions de validite.

La fonction y(x) = x2 n'est pas biunivoque car pour deux valeurs de x differentes on peut avoir la meme valeur de y : y(x) — x2 — ( — x } 2 .

A I'aide de cette matrice ('expression (63) s'ecrit : la matrice J^ etant la matrice transposee de J. 5, nous avons choisi une transformation lineaire Solent xi et x? deux grandeurs physiques independantes avec la meme moyenne /j et la meme variance d1. Introduisons deux grandeurs y\ et y^ qui leur sont liees par une relation lineaire : la matrice de covariance de x est diagonale : la matrice du Jacobien s'ecrit comme II - FONCTIONS D'UNE VARIABLE ALEATOIRE 59 et ainsi la matrice de covariance D(y] est donnee par : Comme illustration de la formule de propagation des erreurs dans le cas des variables correllees, considerons un exemple dans lequel nous voulons determiner la valeur d'une resistance R ainsi que la puissance P degagee par cette resistance.

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