Description

Statistique - Estimation des incertitudes - Cours et applications en langage Python
L'ouvrage intitulé Statistique - Estimation des incertitudes - Cours et applications en langage Python, publié en format broché le 17 mars 2020, offre une analyse exhaustive des méthodes utilisées pour comprendre les techniques d'estimation des incertitudes. En examinant leurs avantages et leurs limitations à travers des exemples simples, cet ouvrage vise à clarifier ces concepts souvent complexes.

Deux parties distinctes

L'ouvrage est divisé en deux parties bien distinctes, chacune explorant différentes approches de l'estimation des incertitudes :

Méthodes basées sur la dérivée et la statistique descriptive

Cette première partie s'attarde sur les méthodes traditionnelles ainsi que sur des approches plus modernes :

Les éléments fondamentaux de la statistique descriptive sont présentés, fournissant ainsi une base solide pour la compréhension des concepts à venir.
La méthode classique du GUM (Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement) est détaillée, offrant un cadre structuré pour l'évaluation des incertitudes.
Les méthodes basées sur l'inférence bayésienne sont également abordées, mettant en lumière une approche alternative et puissante pour traiter l'incertitude.
L'analyse des corrélations entre les données expérimentales complète cette section, offrant des perspectives supplémentaires sur la manière de gérer les incertitudes dans divers contextes.

Méthodes stochastiques

La seconde partie explore des approches plus avancées pour l'estimation des incertitudes :

La propagation des incertitudes par la méthode de Monte-Carlo est examinée en détail, démontrant comment simuler des distributions probabilistes pour évaluer l'incertitude.
L'analyse de sensibilité aux grandeurs d'entrée est présentée comme un outil essentiel pour comprendre l'impact des différentes variables sur les résultats.
La méthode du chaos polynomial est introduite comme une méthode prometteuse pour modéliser des systèmes complexes avec une incertitude inhérente.
Enfin, le couplage de ces méthodes avec l'inférence bayésienne est exploré, offrant ainsi une approche intégrée pour traiter l'incertitude à différents niveaux de complexité.
Le dernier chapitre de l'ouvrage se concentre spécifiquement sur la propagation des incertitudes dans un code de calcul, offrant des insights pratiques pour les ingénieurs et les scientifiques confrontés à des problèmes de modélisation et de simulation.

Exemples pratiques en langage Python

Un aspect remarquable de cet ouvrage est son utilisation intensive du langage de programmation Python pour illustrer les concepts théoriques. Les exemples variés présentés dans le livre permettent aux lecteurs d'appliquer directement les méthodes discutées et de comparer les résultats. De plus, les exercices proposés sont accompagnés de corrections disponibles sur le site de l'auteur, offrant ainsi une ressource complète pour les étudiants et les professionnels cherchant à approfondir leurs compétences en matière d'estimation des incertitudes.

En conclusion, Statistique - Estimation des incertitudes - Cours et applications en langage Python offre une ressource précieuse pour quiconque souhaite maîtriser les techniques d'estimation des incertitudes, en combinant une analyse théorique rigoureuse avec des exemples pratiques réalisés en Python.