Loi normaleEn théorie des probabilités et en statistique, les lois normales sont parmi les lois de probabilité les plus utilisées pour modéliser des phénomènes naturels issus de plusieurs événements aléatoires. Elles sont en lien avec de nombreux objets mathématiques dont le mouvement brownien, le bruit blanc gaussien ou d'autres lois de probabilité. Elles sont également appelées lois gaussiennes, lois de Gauss ou lois de Laplace-Gauss des noms de Laplace (1749-1827) et Gauss (1777-1855), deux mathématiciens, astronomes et physiciens qui l'ont étudiée.
Coût d'opportunitéLe coût d'opportunité (de l'anglais opportunity cost), également appelé coût d'option, coût alternatif, coût de substitution, coût de renonciation ou encore coût de renoncement désigne la perte des biens auxquels on renonce lorsqu'on procède à un choix, autrement dit lorsqu'on affecte les ressources disponibles à un usage donné au détriment d'autres choix. C'est le coût d'une chose estimé en termes d'opportunités non réalisées, ou encore la valeur de la meilleure autre option non réalisée.
Fonction de productionEn microéconomie, une fonction de production exprime la relation entre les facteurs de production d'une organisation et la quantité produite. Elle indique, sous forme d'équation ou de sa représentation graphique, ce qu'il est possible de produire à partir de différentes quantités et combinaisons de facteurs de production. En particulier, elle indique la production maximale possible par unité de temps à partir de n'importe quelle combinaison de facteurs de production, étant donné la dotation de facteurs et l'état de la technologie disponible.
Production en sérievignette|Chaîne de production dans une usine Hyundai. La production en série est un mode de production caractérisé par une organisation telle que les produits passent linéairement de poste à poste jusqu'à prendre leur forme finale. La production en série permet d'assurer une augmentation des économies d'échelle par la spécialisation des postes de travail. Il est cependant possible de critiquer cette spécialisation qui entraîne une baisse de la flexibilité nuisible en cas de changement d'activité.
Quality (business)In business, engineering, and manufacturing, quality – or high quality – has a pragmatic interpretation as the non-inferiority or superiority of something (goods or services); it is also defined as being suitable for the intended purpose (fitness for purpose) while satisfying customer expectations. Quality is a perceptual, conditional, and somewhat subjective attribute and may be understood differently by different people. Consumers may focus on the specification quality of a product/service, or how it compares to competitors in the marketplace.
Sampling errorIn statistics, sampling errors are incurred when the statistical characteristics of a population are estimated from a subset, or sample, of that population. It can produced biased results. Since the sample does not include all members of the population, statistics of the sample (often known as estimators), such as means and quartiles, generally differ from the statistics of the entire population (known as parameters). The difference between the sample statistic and population parameter is considered the sampling error.
ProductionLa production est l'action d'un sujet qui transforme une matière première pour faire exister un nouvel objet. On rencontre ce phénomène de production dans la société, mais aussi bien dans la nature. C'est pourquoi on peut l'étudier soit sous l'angle économique et sociologique, soit sous l'angle biologique. Le terme « production » dérive du latin classique qui signifie « prolonger, mettre en avant ». Dans l'Antiquité, il désigne aussi bien les créations de la nature (l'arbre producteur de fruits) que celles de l'homme (l'artisan producteur d'objets utiles).
Business process modelingBusiness process modeling (BPM) in business process management and systems engineering is the activity of representing processes of an enterprise, so that the current business processes may be analyzed, improved, and automated. BPM is typically performed by business analysts, who provide expertise in the modeling discipline; by subject matter experts, who have specialized knowledge of the processes being modeled; or more commonly by a team comprising both. Alternatively, the process model can be derived directly from events' logs using process mining tools.
Simple random sampleIn statistics, a simple random sample (or SRS) is a subset of individuals (a sample) chosen from a larger set (a population) in which a subset of individuals are chosen randomly, all with the same probability. It is a process of selecting a sample in a random way. In SRS, each subset of k individuals has the same probability of being chosen for the sample as any other subset of k individuals. A simple random sample is an unbiased sampling technique. Simple random sampling is a basic type of sampling and can be a component of other more complex sampling methods.
Moulage en sableLe moulage en sable utilise un matériau réfractaire et qui se présente sous la forme de petits grains ; on peut donc lui donner la forme que l'on veut, et figer cette forme avec un additif. Cela en fait un matériau de choix pour la conception de moules ; cependant, c'est un moule à usage unique, mais que l'on peut fabriquer facilement de manière répétée. Un modèle nature est un modèle en bois ou en résine dont la forme est celle de la pièce.
Processus de Poissonvignette|Schéma expliquant le processus de Poisson Un processus de Poisson, nommé d'après le mathématicien français Siméon Denis Poisson et la loi du même nom, est un processus de comptage classique dont l'équivalent discret est la somme d'un processus de Bernoulli. C'est le plus simple et le plus utilisé des processus modélisant une . C'est un processus de Markov, et même le plus simple des processus de naissance et de mort (ici un processus de naissance pur).
Loi de probabilitéthumb|400px 3 répartitions.png En théorie des probabilités et en statistique, une loi de probabilité décrit le comportement aléatoire d'un phénomène dépendant du hasard. L'étude des phénomènes aléatoires a commencé avec l'étude des jeux de hasard. Jeux de dés, tirage de boules dans des urnes et jeu de pile ou face ont été des motivations pour comprendre et prévoir les expériences aléatoires. Ces premières approches sont des phénomènes discrets, c'est-à-dire dont le nombre de résultats possibles est fini ou infini dénombrable.
