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Séance de cours

Distribution de taille des gouttes et des cristaux de glace

Description

Cette séance de cours porte sur la distribution de la taille des gouttes et des cristaux de glace dans l'atmosphère, en mettant l'accent sur le résumé statistique de leurs propriétés et sur l'importance de la distribution de la taille des gouttes (DSD) pour comprendre la formation des nuages et des précipitations. Il examine des modèles paramétriques pour le DSD/PSD, comme la distribution Gamma et la distribution exponentielle, et explore des concepts comme le processus d'alimentation des semis, la forme des gouttes de pluie et la polarimétrie radar pour étudier les nuages et les précipitations.

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Concepts associés (32)

Parametric model

In statistics, a parametric model or parametric family or finite-dimensional model is a particular class of statistical models. Specifically, a parametric model is a family of probability distributions that has a finite number of parameters. A statistical model is a collection of probability distributions on some sample space. We assume that the collection, P, is indexed by some set Θ. The set Θ is called the parameter set or, more commonly, the parameter space.

Précipitations

Les précipitations désignent toutes les formes de l'eau à l'état liquide ou solide provenant de l'atmosphère. Ces hydrométéores (cristaux de glace ou gouttelettes d'eau), ayant été soumis à des processus de condensation et d'agrégation à l'intérieur des nuages, sont devenus trop lourds pour demeurer en suspension dans l'atmosphère et tombent au sol ou s'évaporent en virga avant de l'atteindre. Les précipitations se caractérisent par trois principaux paramètres : leur volume, leur intensité et leur fréquence qui varient selon les lieux et les périodes (jours, mois ou années).

Physique des nuages

La physique des nuages est l’étude des processus physiques et dynamiques de formation des nuages et des précipitations qui les accompagnent. Les nuages chauds sont formés de microscopiques gouttelettes et les froids de cristaux de glace ou parfois des deux types. Leur formation est contrôlée par la disponibilité de vapeur d'eau dans l’air et des mouvements verticaux dans celui-ci. Le mouvement vertical peut être induit par une ascendance à grande échelle, comme dans le cas des dépressions synoptiques, ou à méso-échelle comme dans le cas des orages.

Parametric statistics

Parametric statistics is a branch of statistics which assumes that sample data comes from a population that can be adequately modeled by a probability distribution that has a fixed set of parameters. Conversely a non-parametric model does not assume an explicit (finite-parametric) mathematical form for the distribution when modeling the data. However, it may make some assumptions about that distribution, such as continuity or symmetry. Most well-known statistical methods are parametric.

Statistiques non paramétriques

La statistique non paramétrique est un domaine de la statistique qui ne repose pas sur des familles de loi de probabilité paramétriques. Les méthodes non paramétriques pour la régression comprennent les histogrammes, les méthodes d'estimation par noyau, les splines et les décompositions dans des dictionnaires de filtres (par exemple décomposition en ondelettes). Bien que le nom de non paramétriques soit donné à ces méthodes, elles reposent en vérité sur l'estimation de paramètres.

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Essais d'hypothèses : aperçu statistique

Fournit un aperçu des tests d'hypothèses, des valeurs p, des tests Wald et des statistiques non paramétriques.

Comprendre les statistiques et le design expérimental

Fournit un aperçu de la théorie des probabilités de base, de l'ANOVA, des tests t, du théorème de limite centrale, des métriques, des intervalles de confiance et des tests non paramétriques.

Statistiques: Tests d'hypothèses et intervalles de confiance

Couvre les tests d'hypothèses, les intervalles de confiance, les distributions de données et la signification statistique dans l'analyse des données.

Estimation et intervalles de confiance

Explore les biais, la variance et les intervalles de confiance dans l'estimation des paramètres à l'aide d'exemples et de distributions.

Estimation des paramètres

Discute de l'estimation des paramètres, y compris les vérifications, la qualité, la distribution et les propriétés statistiques des estimations.

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