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Séance de cours

Échantillonnage d'une distribution de probabilité

Dans cours

ME-467: Turbulence

This course provides an introduction to the physical phenomenon of turbulence, its probabilistic description and modeling approaches including RANS and LES. Students are equipped with the basic knowledge to tackle complex flow problems in science and engin ...

Description

Cette séance de cours couvre le concept d'échantillonnage d'une distribution des probabilités, en discutant de l'importance des moments, de l'oscillation, de la kurtose, de la variance et de la planéité dans l'analyse statistique. Il explore également la relation entre la taille de l'échantillon et la convergence, ainsi que les fonctions de structure liées aux variables aléatoires et leurs propriétés.

Enseignant·e

Tobias Schneider

Tobias Schneider is an assistant professor in the School of Engineering at EPFL, the Swiss Federal Institute of Technology Lausanne. He received his doctoral degree in theoretical physics in 2007 from the University of Marburg in Germany working on the transition to turbulence in pipe flow. He then joined Harvard University as a postdoctoral fellow. In 2012 Tobias Schneider returned to Europe to establish an independent Max-Planck research group at the Max-Planck Institute for Dynamics and Self-Organization in Goettingen. Since 2014, he is working at EPFL, where he teaches fluid mechanics and heads the 'Emergent Complexity in Physical Systems' laboratory. Tobias Schneider's research is focused on nonlinear mechanics with specific emphasis on spatial turbulent-laminar patterns in fluid flows transitioning to turbulence. His lab combines dynamical systems and pattern-formation theory with large-scale computer simulations. Together with his team, Schneider develops computational tools and continuation methods for studying the bifurcation structure of nonlinear differential equations such as those describing the flow of a fluid. These tools are published as open-source software at channelflow.ch. Publications: Google Scholar

Source officielle

Proximité ontologique

Statistique

Inférence statistique: Statistique mathématique

Concepts associés (32)

Variance (mathématiques)

vignette|Exemple d'échantillons pour deux populations ayant la même moyenne mais des variances différentes. La population en rouge a une moyenne de 100 et une variance de 100 (écart-type = SD = standard deviation = 10). La population en bleu a une moyenne de 100 et une variance de (écart-type = SD = 50). En statistique et en théorie des probabilités, la variance est une mesure de la dispersion des valeurs d'un échantillon ou d'une variable aléatoire.

Loi de probabilité

thumb|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.

Échantillonnage (statistiques)

thumb|Exemple d'échantillonnage aléatoire En statistique, l'échantillonnage désigne les méthodes de sélection d'un sous-ensemble d'individus (un échantillon) à l'intérieur d'une population pour estimer les caractéristiques de l'ensemble de la population. Cette méthode présente plusieurs avantages : une étude restreinte sur une partie de la population, un moindre coût, une collecte des données plus rapide que si l'étude avait été réalisé sur l'ensemble de la population, la réalisation de contrôles destructifs Les résultats obtenus constituent un échantillon.

Convergence de variables aléatoires

Dans la théorie des probabilités, il existe différentes notions de convergence de variables aléatoires. La convergence (dans un des sens décrits ci-dessous) de suites de variables aléatoires est un concept important de la théorie des probabilités utilisé notamment en statistique et dans l'étude des processus stochastiques. Par exemple, la moyenne de n variables aléatoires indépendantes et identiquement distribuées converge presque sûrement vers l'espérance commune de ces variables aléatoires (si celle-ci existe).

Échantillonnage stratifié

vignette|Vous prenez un échantillon aléatoire stratifié en divisant d'abord la population en groupes homogènes (semblables en eux-mêmes) (strates) qui sont distincts les uns des autres, c'est-à-dire. Le groupe 1 est différent du groupe 2. Ensuite, choisissez un EAS (échantillon aléatoire simple) distinct dans chaque strate et combinez ces EAS pour former l'échantillon complet. L'échantillonnage aléatoire stratifié est utilisé pour produire des échantillons non biaisés.

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