Plutonium 239Le plutonium 239, noté Pu, est l'isotope du plutonium dont le nombre de masse est égal à 239 : son noyau atomique compte et avec un état fondamental ayant un spin 1/2+ pour une masse atomique de . Il est caractérisé par un excès de masse de et une énergie de liaison nucléaire par nucléon de . Un gramme de présente une radioactivité de , tandis qu'un kilogramme de Pu pur est le siège d'environ par seconde. Il est radioactif avec une période de en produisant de l' par moyennant une énergie de désintégration de .
Plutonium 241Le plutonium 241, noté Pu, est l'isotope du plutonium dont le nombre de masse est égal à 241 : son noyau atomique compte et avec un spin 5/2+ pour une masse atomique de . Il est caractérisé par un excès de masse de et une énergie de liaison nucléaire par nucléon de . Il se forme à partir de par capture neutronique. Comme le , il s'agit d'un isotope fissile, susceptible d'entretenir une réaction en chaîne, avec une section efficace de capture neutronique supérieure à celle du Pu et une probabilité semblable de fission par absorption de neutron de l'ordre de 73 %.
Systemic biasSystemic bias is the inherent tendency of a process to support particular outcomes. The term generally refers to human systems such as institutions. Systemic bias is related to and overlaps conceptually with institutional bias and structural bias, and the terms are often used interchangeably. According to Oxford Reference, institutional bias is "a tendency for the procedures and practices of particular institutions to operate in ways which result in certain social groups being advantaged or favoured and others being disadvantaged or devalued.
Uranium 236L'uranium 236, noté U, est l'isotope de l'uranium dont le nombre de masse est égal à 236 : son noyau atomique compte et avec un spin 0+ pour une masse atomique de . Il est caractérisé par un excès de masse de et une énergie de liaison nucléaire par nucléon de . Émetteur α de la chaîne de désintégration du thorium , sa demi-vie est de d'années, la plus élevée après le (qui n'est pas produit par le cycle de l'uranium) parmi les transuraniens autres que l', l' et le existants à l'état naturel. redresse=1.
Consistent estimatorIn statistics, a consistent estimator or asymptotically consistent estimator is an estimator—a rule for computing estimates of a parameter θ0—having the property that as the number of data points used increases indefinitely, the resulting sequence of estimates converges in probability to θ0. This means that the distributions of the estimates become more and more concentrated near the true value of the parameter being estimated, so that the probability of the estimator being arbitrarily close to θ0 converges to one.
AmériciumL’américium (symbole Am) est l'élément chimique de numéro atomique 95. C'est un élément transuranien de la famille des actinides, radioactif et synthétique. Le corps simple est un métal dans les conditions normales de température et de pression. L’américium est un élément radioactif de la famille des actinides. Sous forme métallique, il a une couleur blanche et un lustre argenté (plus argenté que le plutonium ou le neptunium). À température ambiante, il se ternit lentement dans l’air sec.
Invariant estimatorIn statistics, the concept of being an invariant estimator is a criterion that can be used to compare the properties of different estimators for the same quantity. It is a way of formalising the idea that an estimator should have certain intuitively appealing qualities. Strictly speaking, "invariant" would mean that the estimates themselves are unchanged when both the measurements and the parameters are transformed in a compatible way, but the meaning has been extended to allow the estimates to change in appropriate ways with such transformations.
Biais cognitifalt=180+ cognitive biases, designed by John Manoogian III (jm3)|vignette|302x302px|Les biais cognitifs peuvent être organisés en quatre catégories : les biais qui découlent de trop d'informations, pas assez de sens, la nécessité d'agir rapidement et les limites de la mémoire. Modèle Algorithmique: John Manoogian III (jm3) Modèle Organisationnel: Buster Benson. Un biais cognitif est une déviation dans le traitement cognitif d'une information. Le terme biais fait référence à une déviation de la pensée logique et rationnelle par rapport à la réalité.
Biais de confirmationLe biais de confirmation, également dénommé biais de , est le biais cognitif qui consiste à privilégier les informations confirmant ses idées préconçues ou ses hypothèses, ou à accorder moins de poids aux hypothèses et informations jouant en défaveur de ses conceptions, ce qui se traduit par une réticence à changer d'avis. Ce biais se manifeste chez un individu lorsqu'il rassemble des éléments ou se rappelle des informations mémorisées, de manière sélective, les interprétant d'une manière biaisée.
ActinideLes actinides sont une famille du tableau périodique comprenant les quinze éléments chimiques allant de l'actinium () au lawrencium (). Ces métaux lourds tirent leur nom de l'actinium, premier de la famille, en raison de leurs propriétés chimiques apparentées. On les désigne parfois sous le symbole chimique collectif An, qui représente alors n'importe quel actinide. Ce sont tous des éléments du bloc f, hormis le lawrencium, qui appartient au bloc d.
Théorème de Gauss-MarkovEn statistiques, le théorème de Gauss–Markov, nommé ainsi d'après Carl Friedrich Gauss et Andrei Markov, énonce que dans un modèle linéaire dans lequel les erreurs ont une espérance nulle, sont non corrélées et dont les variances sont égales, le meilleur estimateur linéaire non biaisé des coefficients est l'estimateur des moindres carrés. Plus généralement, le meilleur estimateur linéaire non biaisé d'une combinaison linéaire des coefficients est son estimateur par les moindres carrés.
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.
