Présentation
RÉSUMÉ
Sur la base d'une formulation mathématique allégée et illustrée par des exemples, l'article expose la théorie des probabilités appliquée aux traitements de données physiques. Les concepts de variables aléatoires discrètes et continues sont introduits, puis étendus au calcul des moments et écarts types. Cette analyse est suivie de l'examen des principales lois de probabilités exprimées en termes de fonctions de densité de probabilité. Ces concepts sont ensuite élargis aux lois de probabilités comprenant deux variables ou plus. Pour conclure, l'intérêt porte sur les variables aléatoires corrélées.
Lire cet article issu d'une ressource documentaire complète, actualisée et validée par des comités scientifiques.
Lire l'articleAUTEUR(S)
-
Bernard DEMOULIN : Professeur émérite - Université Lille 1, Groupe TELICE de l’IEMN, UMR CNRS 8520
INTRODUCTION
L’article rassemble quelques éléments de la théorie des probabilités en vue d’applications ultérieures aux traitements de données physiques . Dans ce contexte, le titre « processus aléatoires » signifie que l’on s’adresse à des systèmes régis par un grand nombre de paramètres procurant une ou plusieurs variables aux comportements imprévisibles .
L’opportunité se présentera à plusieurs reprises de rencontrer dans le texte les termes « stochastique » et « statistique », parfois substitués à l’adjectif « aléatoire ». En toute rigueur, ces trois qualificatifs ne jouissent pas de propriétés forcément similaires. Si le terme « aléatoire » est fréquemment employé pour désigner des variables échappant à tout caractère déterministe, ce n’est pas le cas des variables prises au sens stochastique ou statistique.
Prenons un exemple, aujourd’hui les prévisions météorologiques apportent quotidiennement la preuve que les températures moyennes en un lieu géographique donné et en toute période de l’année s’avèrent parfaitement prévisibles. Par contre, la température réelle estimée sur le long terme demeure aléatoirement située autour de la moyenne. Pour cette raison, la variable température possède les propriétés d’une variable stochastique. Quant au terme « statistique », l’usage est généralement circonscrit à la construction de bases de données alimentées par des variables aléatoires. On le rencontre également pour édifier des critères rattachés à ces données. Par exemple, la marge d’incertitude engendrée par le calcul de la valeur moyenne d’une population de N variables aléatoires, relève de propriétés statistiques.
L’article comporte six paragraphes aux contenus successivement consacrés à la définition des événements et variables aléatoires , aux probabilités des variables aléatoires discrètes , aux densités de probabilités des variables aléatoires continues , aux calculs des moyennes et moments , aux lois de probabilités usuelles et, pour conclure, à l’extension de la théorie des probabilités à deux ou plusieurs variables aléatoires .
Les différentes subdivisions des six paragraphes sont agrémentées d’exemples principalement empruntés à la théorie cinétique des gaz. En effet, le lien entre la mécanique microscopique des molécules...
Cet article est réservé aux abonnés. Il vous reste 92 % à découvrir.
Déjà abonné ? Se connecter
VERSIONS
Il existe d'autres versions de cet article :
- Version archivée 1 de avr. 1990 par Bernard DEMOULIN
DOI (DIGITAL OBJECT IDENTIFIER)
Processus aléatoires
Sources bibliographiques
Cet article est réservé aux abonnés. Il vous reste 92 % à découvrir.
Déjà abonné ? Se connecter
Quiz et tests de validation présents dans cet article
Entraînez-vous autant que vous le voulez avec les quiz d'entraînement.
Article inclus dans l'offre
"Instrumentation et méthodes de mesure"
(
74 articles
)
Actualisée et enrichie d’articles validés par nos comités scientifiques.
Quiz, médias, tableaux, formules, vidéos, etc.
Opérationnels et didactiques, pour garantir l'acquisition des compétences transverses.
Un ensemble de services exclusifs en complément des ressources.