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Jean-Michel POU : Président Fondateur de la société Delta Mu
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Lire l’articleINTRODUCTION
Les résultats de mesure ne sont pas parfaits. Chaque mesure est entachée d’une erreur qu’il convient de savoir estimer. En effet, de nombreuses décisions sont directement fondées sur des résultats de mesure. Il est donc important de pouvoir maîtriser le doute que l’on a sur la valeur du mesurande caractérisé. L’incertitude que l’on associe alors à un résultat de mesure permet de fournir une indication quantitative sur la qualité de ce résultat. Cette information est essentielle pour estimer la fiabilité d’un résultat de mesure.
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Covariance evaluation by means of uncertainty assessment , DUBOIS (C.), LEBLOND (L.), POU (J.M.) et FERRERO (A.), in IEEE Instrumentation & Measurement Magazine, vol. 19, no. 6, pp. 12-18, décembre 2016
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JCGM 100:2008(F) – Évaluation des données de mesure – Guide pour l’expression de l’incertitude de mesure. Téléchargeable gratuitement et en français
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JCGM 101:2008 – Evaluation of measurement data – Supplement 1 to the “Guide to the expression of uncertainty in measurement “- Propagation of distributions using a Monte-Carlo Method. Téléchargeable gratuitement et en français
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JCGM 200:2012 – Vocabulaire international de métrologie – Concepts fondamentaux et généraux et termes associés (VIM) 3e édition
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FD X07-023 – Métrologie – Évaluation de l’incertitude de mesure par la méthode Monte-Carlo – Principes et mise en œuvre du supplément 1 au GUM, mai 2012
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Outil
Simulateur d’une loi empirique (Outil
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