Statistical parameterIn statistics, as opposed to its general use in mathematics, a parameter is any measured quantity of a statistical population that summarises or describes an aspect of the population, such as a mean or a standard deviation. If a population exactly follows a known and defined distribution, for example the normal distribution, then a small set of parameters can be measured which completely describes the population, and can be considered to define a probability distribution for the purposes of extracting samples from this population.
Statistical assumptionStatistics, like all mathematical disciplines, does not infer valid conclusions from nothing. Inferring interesting conclusions about real statistical populations almost always requires some background assumptions. Those assumptions must be made carefully, because incorrect assumptions can generate wildly inaccurate conclusions. Here are some examples of statistical assumptions: Independence of observations from each other (this assumption is an especially common error). Independence of observational error from potential confounding effects.
Specific strengthThe specific strength is a material's (or muscle's) strength (force per unit area at failure) divided by its density. It is also known as the strength-to-weight ratio or strength/weight ratio or strength-to-mass ratio. In fiber or textile applications, tenacity is the usual measure of specific strength. The SI unit for specific strength is Pa⋅m3/kg, or N⋅m/kg, which is dimensionally equivalent to m2/s2, though the latter form is rarely used.
Ordinateur de bureauUn ordinateur de bureau ou ordinateur fixe (desktop computer en anglais) est un ordinateur personnel destiné à être utilisé sur un bureau ou tout autre endroit fixe à cause de ses dimensions, de sa masse et de son alimentation électrique. L'unité centrale est le plus souvent composé d'un boîtier qui comprend un bloc d'alimentation, une carte-mère (circuit imprimé sur lequel est fixé un micro-processeur en tant qu'unité centrale de traitement, la mémoire de traitement, les bus informatiques et d'autres composants électroniques) ainsi qu'un système d'entrées/sorties.
Inférence statistiquevignette|Illustration des 4 principales étapes de l'inférence statistique L'inférence statistique est l'ensemble des techniques permettant d'induire les caractéristiques d'un groupe général (la population) à partir de celles d'un groupe particulier (l'échantillon), en fournissant une mesure de la certitude de la prédiction : la probabilité d'erreur. Strictement, l'inférence s'applique à l'ensemble des membres (pris comme un tout) de la population représentée par l'échantillon, et non pas à tel ou tel membre particulier de cette population.
Randomness testA randomness test (or test for randomness), in data evaluation, is a test used to analyze the distribution of a set of data to see whether it can be described as random (patternless). In stochastic modeling, as in some computer simulations, the hoped-for randomness of potential input data can be verified, by a formal test for randomness, to show that the data are valid for use in simulation runs. In some cases, data reveals an obvious non-random pattern, as with so-called "runs in the data" (such as expecting random 0–9 but finding "4 3 2 1 0 4 3 2 1.
Loi de WeibullEn théorie des probabilités, la loi de Weibull, nommée d'après Waloddi Weibull en 1951, est une loi de probabilité continue. La loi de Weibull est un cas spécial de loi d'extremum généralisée au même titre que la loi de Gumbel ou la loi de Fréchet. Avec deux paramètres (pour x > 0), la densité de probabilité est : où k > 0 est le paramètre de forme et λ > 0 le paramètre d'échelle de la distribution.
Générateur de nombres aléatoires matérielEn informatique, un générateur de nombres aléatoires matériel (aussi appelé générateur de nombres aléatoires physique ; en anglais, hardware random number generator ou true random number generator) est un appareil qui génère des nombres aléatoires à partir d'un phénomène physique, plutôt qu'au moyen d'un programme informatique. De tels appareils sont souvent basés sur des phénomènes microscopiques qui génèrent de faibles signaux de bruit statistiquement aléatoires, tels que le bruit thermique ou l'effet photoélectrique.
Loi d'extremum généraliséeEn probabilité et statistique, la loi d'extrémum généralisée est une famille de lois de probabilité continues qui servent à représenter des phénomènes de valeurs extrêmes (minimum ou maximum). Elle comprend la loi de Gumbel, la loi de Fréchet et la loi de Weibull, respectivement lois d'extrémum de type I, II et III. Le théorème de Fisher-Tippett-Gnedenko établit que la loi d'extremum généralisée est la distribution limite du maximum (adéquatement normalisé) d'une série de variables aléatoires indépendantes de même distribution (iid).
Shear strengthIn engineering, shear strength is the strength of a material or component against the type of yield or structural failure when the material or component fails in shear. A shear load is a force that tends to produce a sliding failure on a material along a plane that is parallel to the direction of the force. When a paper is cut with scissors, the paper fails in shear. In structural and mechanical engineering, the shear strength of a component is important for designing the dimensions and materials to be used for the manufacture or construction of the component (e.
Polymère renforcé de fibres de carboneLe polymère renforcé de fibres de carbone, ou PRFC (en anglais Carbon Fiber Reinforced Polymer ou CFRP), est un matériau composite très résistant et léger. Son prix reste à l' assez élevé. De la même manière que le plastique à renfort fibre de verre est appelé plus simplement « fibre de verre », le CFRP prend la dénomination usuelle de « fibre de carbone ». La matrice généralement utilisée dans la fabrication du composite est une résine époxyde ; on peut aussi employer le polyester, le vinylester ou le polyamide.
Failure mode and effects analysisFailure mode and effects analysis (FMEA; often written with "failure modes" in plural) is the process of reviewing as many components, assemblies, and subsystems as possible to identify potential failure modes in a system and their causes and effects. For each component, the failure modes and their resulting effects on the rest of the system are recorded in a specific FMEA worksheet. There are numerous variations of such worksheets.
