A Bayesian approach for quantile and response probability by Shaked M., Singpurwalla N. D.

By Shaked M., Singpurwalla N. D.

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12 : Les relations entre les distributions binomiale, de Poisson et de Gauss Neanmoins, il ne faut pas oublier "le point faible" de ce theoreme : comme c'est un theoreme limite, le nombre de mesures doit etre grand, et done 1'experience peut devenir chere. Pour controler la deviation a la loi gaussienne et savoir combien de mesures sont necessaires, une analyse plus approfondie est indispensable : elle est 1'objet des paragraphes suivants. Cette page est laissée intentionnellement en blanc. CHAPITRE 2 FONCTIONS D'UNE VARIABLE ALEATOIRE On peut formuler un probleme assez general et tres important pour les applications physiques.

Nous voyons que Ax2/x% est beaucoup plus grande que A£3/£3. Ainsi, 1'expression de Az2 peut etre simplifiee par Nous notons aussi que Az% ~ 1 est beaucoup plus grande que Axi = 0,1 et ainsi, pour Azi, nous obtenons 1'expression Finalement, 1'incertitude sur y est egale a une expression beaucoup plus simple que (61). Le resultat est y = 2, 5 ± 0, 2. II faut souligner que 1'exemple precedent n'est pas artificiel. La raison de ce phenomene un peu etrange est liee au fait qu'il est difficile d'effectuer une experience ou toutes les sources d'incertitudes ont la meme importance : il existe une ou deux incertitudes dominantes.

Cette page est laissée intentionnellement en blanc. CHAPITRE 2 FONCTIONS D'UNE VARIABLE ALEATOIRE On peut formuler un probleme assez general et tres important pour les applications physiques. Supposons que soit connue la fonction de distribution de probability f(x) d'une variable aleatoire x (en particulier, la moyenne de cette distribution sa variance Quelle est alors la fonction de distribution de probabilite g(y) d'une variable aleatoire y (en particulier, p,y et

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