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Séance de cours

Chiffres significatifs, estimation des erreurs, notation

Dans cours

PHYS-101(en): Physique générale : mécanique (anglais)

Students will learn the principles of mechanics to enable a better understanding of physical phenomena, such as the kinematics and dyamics of point masses and solid bodies. Students will acquire the capacity to quantitatively analyze these effects with the ...

Description

Cette séance de cours couvre le concept de chiffres significatifs pour quantifier lincertitude de mesure, les règles pour travailler avec des chiffres significatifs, la notation pour les dérivés dans les fonctions simples et multi-variables, et lestimation des erreurs en utilisant lécart-type et lerreur-type.

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Enseignant·e·s (3)

Justin Richard Ball

Suliana Manley

From 2016 Associate professor, EPFL, Lausanne, Switzerland 2009-2016 Tenure-track assistant professor, EPFL, Lausanne, Switzerland 2006-2009 Post-Doctoral fellow, National Institutes of Health, Bethesda, MD, USA 2004-2006 Post-Doctoral fellow, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, USA 1999-2004 PhD (Physics) Awarded 06/2004, Harvard University, Cambridge, MA, USA 1993-1997 Bachelors (Cum Laude) Physics & Mathematics, Rice University, Houston, TX, USA

Marcelo Baquero Ruiz

Source officielle

Proximité ontologique

Statistique

Inférence statistique: Statistique mathématique

Concepts associés (29)

Erreur type

Lerreur type d'une statistique (souvent une estimation d'un paramètre) est l'écart type de sa distribution d'échantillonnage ou l'estimation de son écart type. Si le paramètre ou la statistique est la moyenne, on parle d'erreur type de la moyenne. La distribution d'échantillonnage est générée par tirage répété et enregistrements des moyennes obtenues. Cela forme une distribution de moyennes différentes, et cette distribution a sa propre moyenne et variance.

Écart type

thumb|Exemple de deux échantillons ayant la même moyenne (100) mais des écarts types différents illustrant l'écart type comme mesure de la dispersion autour de la moyenne. La population rouge a un écart type (SD = standard deviation) de 10 et la population bleue a un écart type de 50. En mathématiques, l’écart type (aussi orthographié écart-type) est une mesure de la dispersion des valeurs d'un échantillon statistique ou d'une distribution de probabilité.

Incertitude de mesure

vignette|Mesurage avec une colonne de mesure. En métrologie, une incertitude de mesure liée à un mesurage (d'après le Bureau international des poids et mesures). Elle est considérée comme une dispersion et fait appel à des notions de statistique. Les causes de cette dispersion, liées à différents facteurs, influent sur le résultat de mesurage, donc sur l'incertitude et in fine sur la qualité de la mesure. Elle comprend de nombreuses composantes qui sont évaluées de deux façons différentes : certaines par une analyse statistique, d'autres par d'autres moyens.

Notation for differentiation

In differential calculus, there is no single uniform notation for differentiation. Instead, various notations for the derivative of a function or variable have been proposed by various mathematicians. The usefulness of each notation varies with the context, and it is sometimes advantageous to use more than one notation in a given context. The most common notations for differentiation (and its opposite operation, the antidifferentiation or indefinite integration) are listed below.

Valeur absolue des écarts

En statistique, la déviation absolue moyenne (ou simplement déviation moyenne) d'un ensemble est la moyenne (ou valeur prévue) des déviations absolues par rapport à un point central d'une série statistique. C'est une statistique sommaire de dispersion ou de variabilité statistique, et elle peut être associée à toute mesure à une tendance centrale (moyenne, médiane, mode...). La déviation absolue d'un élément a d'un ensemble de données x par rapport à un réel est a – x.

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Séances de cours associées (34)

Propagation de l'incertitude : Mesures du modèle

Couvre la propagation de l'incertitude dans les mesures du modèle et l'importance de comprendre les erreurs.

Probabilité avancée : résumé

Couvre les variables aléatoires, les espaces déchantillons, les distributions de probabilité, les fonctions, la valeur attendue, la variance et les estimations.

Processus stochastiques : Examen et propriétés

Couvre l'examen des variables aléatoires, des fonctions de densité de probabilité, de la variance et des processus gaussiens.

Analyse quantitative : méthodes statistiques

Explique les méthodes statistiques dans l'analyse quantitative, en mettant l'accent sur la précision, la précision et la représentation de l'échantillon.

Tangente au graphe d'une fonction

Explore la recherche de l'équation de la tangente au graphe d'une fonction à un point.

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Concepts associés (29)

Erreur type

Écart type

Incertitude de mesure

Notation for differentiation

Valeur absolue des écarts

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