Fonction de PearsonLes fonctions de Pearson ont été créées pour représenter des distributions unimodales. Il en existe douze. Elles ont été inventées par Karl Pearson à la fin du et au début du . Le système de Pearson a été originellement conçu afin de modéliser des observations visiblement asymétriques. Les méthodes pour ajuster un modèle théorique aux deux premiers cumulants ou moments de données observées : toute distribution peut être étendue directement une famille de distributions adaptée.
Ratio distributionA ratio distribution (also known as a quotient distribution) is a probability distribution constructed as the distribution of the ratio of random variables having two other known distributions. Given two (usually independent) random variables X and Y, the distribution of the random variable Z that is formed as the ratio Z = X/Y is a ratio distribution. An example is the Cauchy distribution (also called the normal ratio distribution), which comes about as the ratio of two normally distributed variables with zero mean.
Loi stableLa loi stable ou loi de Lévy tronquée, nommée d'après le mathématicien Paul Lévy, est une loi de probabilité utilisée en mathématiques, physique et analyse quantitative (finance de marché). On dit qu'une variable aléatoire réelle est de loi stable si elle vérifie l'une des 3 propriétés équivalentes suivantes : Pour tous réels strictement positifs et , il existe un réel strictement positif et un réel tels que les variables aléatoires et aient la même loi, où et sont des copies indépendantes de .
Décharge luminescenteUne décharge luminescente est un plasma formé par le passage d'un courant électrique de tension allant de à plusieurs kilovolts, au travers un gaz à basse pression, tel l'argon ou un autre gaz noble. Ce phénomène est utilisé dans des produits commerciaux tels la lampe néon et l'écran à plasma, ainsi que dans les sciences physiques de l'état plasma et la chimie analytique. Les premiers appareils basés sur ce phénomène ont été construits par Heinrich Geissler à partir de 1857.
Période de retourLa période de retour, ou temps de retour, est la durée moyenne au cours de laquelle, statistiquement un événement d’une même intensité se reproduit. Ce terme est très utilisé pour caractériser les risques naturels comme les tremblements de terre, la crue ou l'inondation, la tempête, l'orage, etc., selon le paramètre d'intensité correspondant adéquat magnitude d'un séisme, débit (ou épaisseur de lame d'eau) d'un cours d'eau, vitesse du vent, quantité de pluie, etc.
Décharge partielleDans le domaine de l'électricité, une décharge partielle (DP) est une sous l'effet d'une forte tension (HTB ou HTA). Leur présence conduit à une dégradation accélérée de l'isolation qu'elle soit liquide, par oxydation, ou solide, par érosion. Les décharges ayant des valeurs de charges très faibles, des dispositifs de mesure complexes et exempts de parasite doivent être mis en œuvre. Des méthodes de traitement du signal sont en général utilisées dans ces appareils de mesure.
Effet coronathumb|Effet corona autour d'une bobine haute tension. thumb|Photo de 1914 : effet corona autour des fils d'antenne TSF de la tour Eiffel, de nuit. thumb|Effet de couronne sur un éclateur (ligne de ) ; il correspond à une perte en ligne et à une production d'ozone troposphérique polluant. thumb|Décharge corona ici provoquée sur une roulette de Wartenberg (dispositif médical utilisé en neurologie), montrant bien la directionnalité du plasma induit.
Décharge électrostatiqueLa décharge électrostatique (DES) (en anglais, ESD pour electrostatic discharge) est un passage de courant électrique entre deux objets possédant des potentiels électriques différents sur un temps extrêmement court. Le terme est souvent utilisé en électronique et dans l'industrie lorsque l'on veut décrire des courants fugaces non-désirés pouvant endommager l'équipement électronique. Une décharge électrostatique est un problème grave dans l'électronique des solides, tels que les circuits intégrés.
Loi de Cauchy (probabilités)La loi de Cauchy, appelée aussi loi de Lorentz, est une loi de probabilité continue qui doit son nom au mathématicien Augustin Louis Cauchy. Une variable aléatoire X suit une loi de Cauchy si sa densité , dépendant des deux paramètres et ( > 0) est définie par : La fonction ainsi définie s'appelle une lorentzienne. Elle apparaît par exemple en spectroscopie pour modéliser des raies d'émission. Cette distribution est symétrique par rapport à (paramètre de position), le paramètre donnant une information sur l'étalement de la fonction (paramètre d'échelle).
Loi normale asymétriqueEn théorie des probabilités et en statistiques, la distribution normale asymétrique est une loi de probabilité continue qui généralise la distribution normale en introduisant une asymétrie non nulle. Soit la densité de probabilité de la loi normale centrée réduite avec sa fonction de répartition donnée par avec erf la fonction d'erreur. Alors la densité de probabilité de la distribution normale asymétrique de paramètre α est donnée par Pour ajouter un paramètre de position et un paramètre d'échelle à cela, on utilise la transformation usuelle .
Loi exponentielleUne loi exponentielle modélise la durée de vie d'un phénomène sans mémoire, ou sans vieillissement, ou sans usure : la probabilité que le phénomène dure au moins s + t heures (ou n'importe quelle autre unité de temps) sachant qu'il a déjà duré t heures sera la même que la probabilité de durer s heures à partir de sa mise en fonction initiale. En d'autres termes, le fait que le phénomène ait duré pendant t heures ne change rien à son espérance de vie à partir du temps t.
Truncated normal distributionIn probability and statistics, the truncated normal distribution is the probability distribution derived from that of a normally distributed random variable by bounding the random variable from either below or above (or both). The truncated normal distribution has wide applications in statistics and econometrics. Suppose has a normal distribution with mean and variance and lies within the interval . Then conditional on has a truncated normal distribution. Its probability density function, , for , is given by and by otherwise.
