confiance partagée... et de confiance seront des clés du progrès. Cette infographie, synthèse graphique d’une partie de l’article...
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.
) d’un intervalle de confiance centré [– ξ , + ξ ] suppose de laisser des aires égales à α/2... la limite – ξ . Exemple Construction d’un intervalle de confiance centré à 95 % pour une variable... : L’intervalle de confiance pour la variable u est [– 1,96 ; + 1,96] laissant de part et d’autre de ses limites... des aires égales à 0,025 (ou 2,5 %). L’intervalle de confiance pour la variable x est : [(– 1,96 × 2,13...
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, revient à calculer des intervalles de confiance ou à faire des tests d'hypothèses. Les méthodes classiques... des estimateurs revient à calculer des intervalles de confiance ou à faire des tests d'hypothèses. Ce paragraphe... et un estimateur de . Dans ce paragraphe, nous décrivons comment calculer un intervalle de confiance pour λ... . Intervalles de confiance pour λ Si la distribution de était connue, on calculerait les α/2 et 1 − α/2...
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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.
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.
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Lorsque nous considérons quelques valeurs dans le cadre d’un échantillon, les paramètres calculés ne sont que des estimateurs des paramètres recherchés. La moyenne empirique est une estimation de l’espérance mathématique de la population parente. L’écart-type expérimental n’est, lui aussi, qu’une estimation. Pour tenter de décrire plus précisément la réalité, il est possible d’évaluer des estimations par intervalles de confiance pour tenir compte de l’effet échantillonnage et se donner ainsi une idée plus juste des valeurs possibles des paramètres de la loi parente.
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