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By Demailly J P

P D.J. examine numerique et équations differentielles (EDP Sciences, 1996)(ISBN 2868834566)(149s)

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La probabilite d'un tel evenement pour la distribution de Gauss est seulement de 0,3 %, c'est-a-dire qu'elle est negligeable, vu le nombre d'experiences realisees habituellement au laboratoire (de quelques unites jusqu'a quelques dizaines). L'apparition du resultat en dehors de I'intervalle de 3er signifie, la plupart du temps, qu'il existe une erreur soit dans le deroulement de 1'experience, soit dans les calculs de // et de a. 1, nous reviendrons sur la definition de fi et de a a partir d'un nombre limite de mesures ainsi que sur la precision d'une telle determination.

C'est une question non triviale et nous y reviendrons a la fin du livre. Nous avons obtenu la formule (35) a partir de la distribution binomiale mais elle restera valable quelle que soit la situation experimental. 1. 2 DISTRIBUTION DE POISSON Etudions maintenant un autre phenomene particulierement interessant : la transformation d'une distribution dans une autre. Prenons comme point de depart la distribution binomiale dans laquelle nous augmentons le nombre de mesures N. Nous considerons la limite quand N est tres grand mais en imposant que le produit Np reste constant Np = const = // (c'est-a-dire p —>• 0).

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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