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Jean-Michel POU : Président Fondateur de la société Delta Mu
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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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5. Définir un intervalle de confiance
La question des intervalles de confiance est souvent au cœur de la problématique métrologique. Dans le GUM, elle ne se pose pas vraiment puisque l’hypothèse de normalité est acquise, parfois à tort (cf. Étape « Simuler un modèle de mesure »). Dans le GUM S1, les choses sont différentes puisque nous disposons d’autant de valeurs possibles du mesurande que de simulations réalisées. C’est dans ces valeurs simulées qu’il va falloir rechercher l’intervalle de confiance qui nous intéresse, sachant évidemment qu’il existe de nombreux intervalles qui contiennent la quantité choisie de valeurs possibles simulées (souvent 95 % par convention en métrologie) du mesurande.
5.1 Par dénombrement
La solution la plus simple pour trouver le plus petit intervalle qui contient le taux choisi de valeurs possibles pour le mesurande consiste à :
-
trier dans l’ordre croissant les n simulations réalisées ;
-
rechercher, pour chacune des valeurs triées xi, la valeur qui se situe à
valeurs de sa position dans la liste des valeurs simulées. Soit yi cette valeur. Pour la trouver, on peut utiliser sous Excel la fonction INDIRECT avec la syntaxe suivante : ‘= INDIRECT("N°Colonne"&(ENT(n x 95/100)+ « Ligne valeur »))’ ;
-
calculer tous les intervalles possibles ITi contenant 95/10 des valeurs en soustrayant xi à yi :
;
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chercher la valeur la plus petite valeur de ITi, les valeurs xi et yi ayant permis d’obtenir
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