MOOC Estimation des incertitudes de mesure en analyse chimique

https://sisu.ut.ee/measurement/distribution-functions-normal-gaussian-distribution

Résumé : Cette section présente les concepts et outils les plus fondamentaux pour une estimation pratique de l’incertitude de mesure. Premièrement, les concepts de quantités aléatoires et de fonctions de distribution sont présentés. Ensuite, la distribution normale - la fonction de distribution la plus importante dans la science de la mesure - est expliquée et ses deux paramètres principaux - la valeur moyenne et l'écart type - sont introduits (3.1). Sur la base de l'écart type, le concept d'incertitude type est introduit (3.1, 3.2). Ensuite, l'estimation de l'incertitude de type A et de type B sont introduites (3.3). La valeur moyenne des quantités aléatoires est également une quantité aléatoire et sa fiabilité peut être décrite par l'écart type de la moyenne (3.4). Outre la distribution normale, trois fonctions de distribution supplémentaires sont introduites: la distribution rectangulaire et triangulaire (3.5) ainsi que la distribution de Student (3.6).