Incertitude élargie

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Bonjour, lorsque l’on réalise une mesure de type A, et que l’on souhaite obtenir l’incertitude élargie, faut-il utiliser les coeff de student ou bien les coeff de la loi normale (2 pour 95%,etc)?

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Ça dépend de si tu connais la variance de la pop. Si oui, loi normale, sinon student. :)

“Your manuscript is both good and original. But the part that is good is not original, and the part that is original is not good.” Attributed to Samuel Johnson

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Auteur du sujet

Salut, merci mais je ne comprends pas.

Dans mon cours, il est écrit que avec une distribution de n mesures, l’incertitude vaut : sqrt(S/n) où S est l’écart-type de formule connue et le facteur 1/sqrt(n) correspond à l’incertitude sur la moyenne de la distribution.

Du coup, comment obtenir l’incertitude élargie?

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Si ton nombre de mesure est grand, les deux lois vont te donner (presque) la même chose.

Ton cours te dit quoi à propos de l’incertitude élargie ? Pourquoi tu as besoin de la calculer ? Il est courant de donner une incertitude en précisant explicitement que tu es à ±nσ\pm n\sigma par exemple.

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Auteur du sujet

Ah du coup, généralement en exercice j’ai un nombre de mesure <=10. On me demande simplement de donner le résultat + incertitude + niveau de confiance.

Le cours étant assez peu concis à mes yeux, je me renseigne dans les livres de ma BU. Mon prof est aussi un peu flou quand je lui pose la question, je pense que j’ai un problème de compréhension ici.

Édité par pHySiX

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Ton cours parle de la loi de student en détail avec un exemple d’utilisation ? Si c’est le cas, alors utilise là. Je suis assez étonné qu’il te parle de la loi de student si c’est le premier cours que tu as sur le sujet!

Tu fais de la mesure, donc1 tu ne connais pas les variance et moyenne de ta population — donc toujours la loi de student dans l’absolu, qui revient à la loi normale si NN est grand — tu as seulement des estimateurs de ceux-ci grâce à tes NN mesures.

Ta problématique c’est de calculer ces estimateurs et de savoir à quel point ils sont proches de ceux de la population.


  1. Sauf si tu as un modèle théorique précis de ton système et des sources erreurs.

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Auteur du sujet

Merci pour ta réponse Freedom! Du coup je comprends le message de demandred.

Ton cours parle de la loi de student en détail avec un exemple d’utilisation ?

Pas vraiment, c’est un encadré "remarque" dans lequel il y a un petit tableau avec les coefficients selon le nombre de mesure et le cours indique que si l’échantillon est petit ce facteur permet une meilleure estimation de l’écart-type. Pas plus de précision à ce sujet.

Dans le cas d’une estimation de type b, on utilise les coeff de la loi normale?

Si je souhaite poser une autre question liée au sujet, dois-je poster ici ou bien créer un autre sujet?

Édité par pHySiX

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