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Auteur(s)
-
Laurent LEBLOND : Expert en Statistique Industrielle, Direction Qualité du Groupe PSA Peugeot Citroën
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Lire l’articleINTRODUCTION
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.
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7. Erreurs à éviter
7.1 Ne considérez jamais un histogramme expérimental comme une représentation parfaite de la réalité
Nous savons qu’il est très compliqué de sortir de nos croyances. Cette fiche a pour objectif de faire prendre conscience des limites d’un échantillon pour représenter la réalité. Cette série de fiches sur les outils statistiques permet en revanche de comprendre comment un échantillon peut permettre de se faire une idée objective de la population parente dont il est extrait.
HAUT DE PAGE7.2 Ne vous limitez pas à une expression unique d’une moyenne
Il faudra vous obliger à déterminer un intervalle de confiance car la valeur calculée n’a pas beaucoup de sens physique. Nous traitons, dans la fiche relative aux outils statistiques qu’il faut connaître et comprendre en métrologie – Intervalle de confiance d’un écart-type et d’une moyenne [FIC 1456] , de la question des intervalles et, en particulier de l’intervalle de confiance d’une moyenne.
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DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
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Statistique théorique et appliquée, 2e édition, Dagnelie P, De Bœck Université, 2007
-
Introductory Statistics with R, Dalgaardp, Springer, 2008
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Statistique, la théorie et ses applications, Springer, 2004
-
Applied Statistices and Probability for Engineers, 4e édition, Montgomery D.C & Runger G.C, Whiley, 2007
-
Introduction à la statistique, 3e édition, Morgenthaler S., Presses polytechniques et universitaires romandes, 2007
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Probabilités, analyse de données et statistiques, 2e édition, Saporta G, Technip, 2006
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Simulation d’un phénomène aléatoire et construction d’histogrammes (Outil
fic1454m1.xlsx
).Ce fichier Excel permet de simuler des phénomènes aléatoires simples afin d’observer les effets de l’échantillonnage sur l’histogramme expérimental des valeurs. Il permet également de générer des histogrammes paramétrables (nombre de classes) à partir de données dont vous disposez.
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