Estimation des incertitudes : statistique : cours et applications en langage Python
Pour aider à la compréhension des techniques d'estimation des incertitudes, l'ouvrage fait un point sur l'ensemble des méthodes. Il analyse leurs avantages et faiblesses respectifs avec des exemples simples. L'ouvrage est divisé en deux parties distinctes. Après un historique de...
Enregistré dans:
| Auteur principal: | |
|---|---|
| Format: | Livre papier |
| Langue: | Français |
| Publié: |
Paris :
Ellipses
DL 2020.
C 2020. |
| Collection: | Technosup : les filières technologiques des enseignements supérieurs
|
| Sujets: | |
| Autres localisations: | Voir dans le Sudoc |
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| 100 | 1 | |a Baudin, Gérard, |d 1956-...., |c auteur en énergétique. | |
| 245 | 1 | 0 | |a Estimation des incertitudes : |b statistique : cours et applications en langage Python |c Gérard Baudin,... |
| 260 | |a Paris : |b Ellipses, |c DL 2020. | ||
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| 300 | |a 1 volume (144 p.) : |b ill., graph., tabl., portr., couv. ill. ; |c 26 cm. | ||
| 490 | 0 | |a Technosup : les filières technologiques des enseignements supérieurs |x 1275-3955 | |
| 504 | |a Bibliogr. p. [141]-142. Index | ||
| 505 | 0 | |a Partie A. Méthodes basées sur la dérivée et la statistique descriptive -- Chapitre I. Vocabulaire, notations et définitions -- Chapitre II. Estimation des incertitudes à partie de la dérivée -- Chapitre III. Méthode du GUM de propagation des incertitudes -- Chapitre IV. Incertitudes de mesure sur les grandeurs d'entrée -- Chapitre V. Méthodes basées sur l'inférence bayésienne -- Chapitre 6. Corrélation entre des données expérimentales -- Partie B. Méthodes stochastiques -- Chapitre I. Propagation des incertitudes avec la méthode de Monte-Carlo -- Chapitre II. Analyse de sensibilité aux grandeurs d'entrée -- Chapitre III. Méthode du chaos polynomial de propagation des incertitudes -- Chapitre IV. Méthodes stochastiques en inférence bayésienne -- Chapitre V. Incertitudes dans un code de calcul. | |
| 520 | |a Pour aider à la compréhension des techniques d'estimation des incertitudes, l'ouvrage fait un point sur l'ensemble des méthodes. Il analyse leurs avantages et faiblesses respectifs avec des exemples simples. L'ouvrage est divisé en deux parties distinctes. Après un historique de l'estimation des incertitudes dans un avant-propos, la première partie porte sur les méthodes basées sur la dérivée et la statistique descriptive. Sont décrits les éléments de statistique descriptive nécessaires, la méthode classique du GUM (Guide of Unercertainty in Measurements), les méthodes basées sur l'inférence bayésienne et les corrélations entre les données expérimentales. La seconde partie développe les méthodes stochastiques. Sont décrits la propagation des incertitudes par la méthode de Monte-Carlo, l'analyse de sensibilité aux grandeurs d'entrée, la méthode de chaos polynomial et le couplage de ces méthodes avec l'inférence bayésienne. Le dernier chapitre traite de la propagation des incertitudes dans un code de calcul. Des exemples variés sont traités en langage Python. Ils permettent d'appliquer et de comparer les méthodes. Les corrections des exercices proposés sont disponibles sur le site de l'éditeur. | ||
| 521 | |a Niveau C (Masters, Ecoles d'ingénieurs, Recherche) | ||
| 650 | |a Incertitude de mesure | ||
| 650 | |a Échantillonnage (statistique) | ||
| 650 | |a Python (langage de programmation) | ||
| 650 | |a Manuels d'enseignement supérieur | ||
| 997 | |0 803721 |1 Livre papier |a Ressource papier |c 0/Orléans/ |c 1/Orléans/BU Droit, Economie, Gestion/ |c 1/Orléans/BU Sciences, Technologies, STAPS/ |z Orléans, BU Sciences, Technologies, STAPS, 519.5 BAU |z Orléans, BU Sciences, Technologies, STAPS, 519.5 BAU |z Orléans, BU Droit, Economie, Gestion, 519.5 BAU | ||