envisageable du système linéaire précédent, est la méthode d’élimination de Gauss (ou ses variantes... . Remarque Le fait que la factorisation L · R soit possible correspond à une méthode de Gauss... à reformuler une version bande de la méthode de Gauss. Ainsi, on sait que la méthode d’élimination conserve... de Gauss-Seidel par points est définie par : La méthode de surrelaxation par points (SOR...
Les articles de référence permettent d'initier une étude bibliographique, rafraîchir ses connaissances fondamentales, se documenter en début de projet ou valider ses intuitions en cours d'étude.
que ces mesures sont distribuées selon une loi de Gauss , l’une des lois statistiques les plus utilisées... aurait des mesures distribuées selon une loi de Gauss dont les paramètres ( E [ X ] et σ ) seront numériquement... de Gauss, notamment prévoir que : 95 % des arbres fabriqués auront une cote comprise dans l’intervalle... ) La table de Gauss Pour rendre utilisable la loi de Gauss, on utilise la variable centrée réduite...
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. On rappelle que la table de GAUSS (ou de LAPLACE‐GAUSS) donne, en utilisant les marges de gauche et du haut... la table de Gauss, ont été reportées dans les marges du bas et de droite les valeurs de la fonction F ( ξ... % pour une variable de Gauss x d’espérance mathématique 25 et d’écart‐type 2,13. La variable centrée réduite est... Le papier de Henry (figure 4 ) permet une représentation graphique linéaire de la loi de Laplace‐Gauss...
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Les données que vous utilisez dans le cadre de vos activités sont-elles suffisantes et représentatives de ce que vous souhaitez observer ? Si ce n’est pas le cas, vous risquez de prendre de mauvaises décisions. Cette fiche décrit différents cas d’utilisation courants des statistiques, en vous indiquant comment vous assurer que les données sont suffisantes, et ainsi vous rassurer quant à la qualité de vos décisions !
Amélioration des performances, Certification ISO 9001, Management intégré...
La justesse d’une méthode de mesure se conçoit d’autant mieux que l’on dispose d’une valeur vraie pour la grandeur mesurée. Mais qu’est-ce que la valeur vraie ? Ne serait-ce pas un saint Graal, une notion mythique faisant l’objet d’une quête scientifique réunissant des laborantins autour d’une paillasse ?
Bien que cette valeur vraie ne soit pas connue avec certitude, il est possible d’avoir une valeur de référence acceptée, par le biais de :
Les fiches pratiques répondent à des besoins opérationnels et accompagnent le professionnel en le guidant étape par étape dans la réalisation d'une action concrète.
Bien souvent négligée, l’erreur dans la spécification d’une fonction de mesure (nommée souvent « modèle ») peut avoir un effet significatif sur les résultats d’une méthode de mesure. La modélisation, étape clef de l’étalonnage, ne se limite pas à l’estimation ponctuelle des paramètres de la fonction de mesure choisie (coefficients du modèle). Elle doit aussi évaluer les incertitudes sur les paramètres de cette fonction afin d’estimer la part d’incertitude qui lui est due dans l’expression d’un résultat de mesure. Cette incertitude est qualifiée par abus « d’incertitude de modélisation ». Cette fiche aborde les mécanismes à l’œuvre lorsque l’on réalise une régression linéaire et vous amène à réfléchir quant au choix de votre modèle.
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