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Statistics

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Statistics dans les livres blancs


Statistics dans les ressources documentaires

  • Article de bases documentaires
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  • 10 oct. 2016
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  • Réf : AF216

Géométrie stochastique

spatiales (Spatial Statistics) comme la théorie des probabilités l’est par les statistiques... mathématiques (Mathematical Statistics) STOYAN (D.), LIPPMANN (G.) - Models of Stochastic Geometry... Metric Geometry , MOLCHANOV (I.) - Statistics of the Boolean Model for Practitioners and... (I.) - Statistics of the Boolean Model for Practitioners and Mathematicians...

Les articles de référence permettent d'initier une étude bibliographique, rafraîchir ses connaissances fondamentales, se documenter en début de projet ou valider ses intuitions en cours d'étude.

  • Article de bases documentaires
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  • 10 juil. 2007
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  • Réf : BM5031

Durée de vie d’un système mécanique

KENDALL (M.G.), STUART (A.) - The advanced theory of statistics ou une modélisation selon le modèle d... CHARLIER (C.V.L.) - Contributions to the mathematical theory of statistics . Les données de départ... les expressions de l’asymétrie et de l’aplatissement JOHNSON (N.L.), KOTZ (S.) - Distributions in statistics... « génératrice ». Pearson KENDALL (M.G.), STUART (A.) - The advanced theory of statistics JOHNSON (N.L...

Les articles de référence permettent d'initier une étude bibliographique, rafraîchir ses connaissances fondamentales, se documenter en début de projet ou valider ses intuitions en cours d'étude.

  • Article de bases documentaires
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  • 10 déc. 2004
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  • Réf : M2382

Métallurgie et recyclage du rhénium

volatilisation in a multiple hearth furnace [5] Statistics and analyses of the World’s Mineral Industry [6... dans les gaz [13] Statistics and analyses of the World’s Mineral Industry . Lors du fonctionnement du four... . Le procédé a été développé en pilote sur 7 t de molybdénite par Kennecott [37] Statistics and analyses of... échangeuses d’ions Le premier procédé Kennecott [38] Statistics and analyses of the World’s Mineral...

Les articles de référence permettent d'initier une étude bibliographique, rafraîchir ses connaissances fondamentales, se documenter en début de projet ou valider ses intuitions en cours d'étude.

  • Article de bases documentaires : FICHE PRATIQUE
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  • 18 févr. 2015
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  • Réf : 1454

Loi d’un phénomène

Les laboratoires de mesure sont soumis, comme tous les industriels, à des phénomènes de type prévisible et/ou aléatoire. La statistique offre des possibilités pour décrire et exploiter ces phénomènes.

Cette fiche permet de faire un premier pas dans l’univers des phénomènes aléatoires qui sont à la base de l’évaluation des incertitudes de mesure et de l’estimation des risques liés à une déclaration de conformité. En ce sens, elle est essentielle à la bonne compréhension des fiches suivantes de cette série mais aussi d’un grand nombre de fiches « métier » de ce dossier pratique. Que ce soit dans le domaine des incertitudes de mesure, de la validation de méthodes, des périodicités d’étalonnage, de la surveillance des processus de mesure, la statistique est au cœur des pratiques du métrologue.

Les fiches pratiques répondent à des besoins opérationnels et accompagnent le professionnel en le guidant étape par étape dans la réalisation d'une action concrète.

  • Article de bases documentaires : FICHE PRATIQUE
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  • 19 févr. 2015
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  • Réf : 1455

Introduction aux propriétés des lois de probabilité

L’objectif de cette fiche est de développer la notion de loi de probabilité et d’observer différentes lois de probabilité. Certaines des lois que le métrologue rencontrera sont connues et modélisées (lois théoriques). Leurs propriétés sont fréquemment utilisées et sont décrites ici. D’autres peuvent ne s’appuyer que sur des observations expérimentales (lois empiriques). Cette fiche permet de comprendre les propriétés des lois de probabilité.

Les fiches pratiques répondent à des besoins opérationnels et accompagnent le professionnel en le guidant étape par étape dans la réalisation d'une action concrète.

  • Article de bases documentaires : FICHE PRATIQUE
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  • 17 juin 2015
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  • Réf : 1500

Comprendre l’approche bayésienne dans le cadre de la métrologie

Vous disposez d’un élément à mesurer/analyser : cet élément peut être une cale étalon, une solution étalon, un matériau de référence, une source étalon d’un radionucléide… ou un échantillon inconnu (prélevé au sein d’un lot, d’une série, d’une production…).

Vous vous intéressez à une propriété mesurable de cet élément. Cette propriété d’intérêt pourrait être « définie à un niveau de détail suffisant pour être raisonnablement représentée par une valeur vraie par essence unique » (guide ISO/CEI 98-4 : 2013).

Avant de réaliser la mesure de cette propriété d’intérêt, vous avez déjà une connaissance « a priori » de la valeur de mesure attendue, soit par des mesures antérieures de ce même mesurande (un étalon mesuré périodiquement…), soit par des mesures antérieures d’éléments similaires (lots antérieurs réalisés dans les mêmes conditions de production avec un processus sous contrôle…), soit par des résultats de codes de calculs ou de simulation numérique…

Cette fiche présente simplement comment l’approche bayésienne permet de prendre en compte cette connaissance « a priori » lors de l’estimation de la valeur vraie du mesurande et de l’incertitude associée à cette estimation. Elle montre également l’intérêt de la prise en compte de ces informations « a priori » et les limites de cet exercice.

Les fiches pratiques répondent à des besoins opérationnels et accompagnent le professionnel en le guidant étape par étape dans la réalisation d'une action concrète.


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