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 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 l. a. 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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Take heed to "An digital Cabaret: Paris road Songs, 1748–50" for songs from Poetry and the Police Audio recording copyright © 2010 through the President and Fellows of Harvard university. All rights reserved. In spring 1749, François Bonis, a scientific scholar in Paris, chanced on himself unexpectedly hauled off to the Bastille for dispensing an “abominable poem in regards to the king.

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Nous verrons au paragraphe suivant que c'est la seule distribution qui ne se transforme pas en une distribution de Gauss lorsque le nombre de mesures devient grand. 4 ANALYSE STATISTIQUE DBS DONNEES EXPERIMENTALES DISTRIBUTION GAMMA Cette distribution herite son nom d'une fonction speciale dite fonction F ou integrate d'Euler de deuxieme espece. La fonction F est defmie par I'integrale En principe, x dans cette expression peut etre complexe. Nous n'etudierons pas toutes les proprietes de cette fonction, mais nous nous bornerons a la plus interessante : qui se demontre tres simplement : il suffit d'integrer (41) une fois par parties.

46 ANALYSE STATISTIQUE DBS DONNEES EXPERIMENTALES II faut comparer ce resultat avec la distribution de Gauss representee par une ligne discontinue : avec les parametres p,S4 = 18 et aS4 w 5, 2. Les valeurs de ces parametres ont ete calculees selon (19) et (20) en supposant que chaque chiffre dans un numero telephonique est distribue selon une distribution discrete constante avec une moyenne (9 + 0)/2 = 4, 5 et une variance (9 - 0) 2 /12 = 6, 75 (a comparer avec (10) et (11)). La coincidence entre la courbe et 1'histogramme est impressionnante !

2 DISTRIBUTION DE POISSON Etudions maintenant un autre phenomene particulierement interessant : la transformation d'une distribution dans une autre. Prenons comme point de depart la distribution binomiale dans laquelle nous augmentons le nombre de mesures N. 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.

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by Kevin
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