Statistique - Estimation des incertitudes - Cours et applications en langage Python
EAN13
9782340035959
ISBN
978-2-340-03595-9
Éditeur
Editions Ellipses
Date de publication
Collection
Technosup
Nombre de pages
144
Dimensions
26 x 17,5 x 0,8 cm
Poids
291 g
Fiches UNIMARC
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Statistique - Estimation des incertitudes - Cours et applications en langage Python

Série éditée par

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L’ouvrage fait un point sur l’ensemble des méthodes pour aider à la compréhension destechniques d’estimation des incertitudes. Il analyse leurs avantages et faiblesses respectifs avec des exemples simples. Il est divisé en deux parties distinctes :
les méthodes basées sur la dérivée et la statistique descriptive. Sont décrits les éléments de statistique descriptive nécessaires, la méthode classique du GUM, les méthodes basées sur l’inférence bayésienne et les corrélations entre les données expérimentales.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'auteur.
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