Loi uniforme continueEn théorie des probabilités et en statistiques, les lois uniformes continues forment une famille de lois de probabilité à densité. Une telle loi est caractérisée par la propriété suivante : tous les intervalles de même longueur inclus dans le support de la loi ont la même probabilité. Cela se traduit par le fait que la densité de probabilité d'une loi uniforme continue est constante sur son support. Elles constituent donc une généralisation de la notion d'équiprobabilité dans le cas continu pour des variables aléatoires à densité ; le cas discret étant couvert par les lois uniformes discrètes.
Loi de probabilité d'entropie maximaleEn statistique et en théorie de l'information, une loi de probabilité d'entropie maximale a une entropie qui est au moins aussi grande que celle de tous les autres membres d'une classe spécifiée de lois de probabilité. Selon le principe d'entropie maximale, si rien n'est connu sur une loi , sauf qu'elle appartient à une certaine classe (généralement définie en termes de propriétés ou de mesures spécifiées), alors la loi avec la plus grande entropie doit être choisie comme la moins informative par défaut.
Median absolute deviationIn statistics, the median absolute deviation (MAD) is a robust measure of the variability of a univariate sample of quantitative data. It can also refer to the population parameter that is estimated by the MAD calculated from a sample. For a univariate data set X1, X2, ..., Xn, the MAD is defined as the median of the absolute deviations from the data's median : that is, starting with the residuals (deviations) from the data's median, the MAD is the median of their absolute values. Consider the data (1, 1, 2, 2, 4, 6, 9).
Loi de probabilitéthumb|400px 3 répartitions.png En théorie des probabilités et en statistique, une loi de probabilité décrit le comportement aléatoire d'un phénomène dépendant du hasard. L'étude des phénomènes aléatoires a commencé avec l'étude des jeux de hasard. Jeux de dés, tirage de boules dans des urnes et jeu de pile ou face ont été des motivations pour comprendre et prévoir les expériences aléatoires. Ces premières approches sont des phénomènes discrets, c'est-à-dire dont le nombre de résultats possibles est fini ou infini dénombrable.
Loi des grands nombresvignette|Visualisation de la loi des grands nombres En mathématiques, la loi des grands nombres permet d’interpréter la probabilité comme une fréquence de réalisation, justifiant ainsi le principe des sondages, et présente l’espérance comme une moyenne. Plus formellement, elle signifie que la moyenne empirique, calculée sur les valeurs d’un échantillon, converge vers l’espérance lorsque la taille de l’échantillon tend vers l’infini. Plusieurs théorèmes expriment cette loi, pour différents types de convergence en théorie des probabilités.
Chaîne de désintégrationvignette|Différents modes de désintégration radioactive : radioactivités α, β et β, capture électronique (ε), émission de neutron (n) et émission de proton (p). N et Z sont le nombre de neutrons et le nombre de protons des noyaux considérés. Une chaîne de désintégration, ou chaîne radioactive, ou série radioactive, ou désintégration en cascade, ou encore filiation radioactive, est une succession de désintégrations d'un radioisotope jusqu'à un élément chimique dont le noyau atomique est stable (par conséquent non radioactif), généralement le plomb (Pb), élément le plus lourd possédant des isotopes stables.
Relationships among probability distributionsIn probability theory and statistics, there are several relationships among probability distributions. These relations can be categorized in the following groups: One distribution is a special case of another with a broader parameter space Transforms (function of a random variable); Combinations (function of several variables); Approximation (limit) relationships; Compound relationships (useful for Bayesian inference); Duality; Conjugate priors. A binomial distribution with parameters n = 1 and p is a Bernoulli distribution with parameter p.
Neutrinoless double beta decayThe neutrinoless double beta decay (0νββ) is a commonly proposed and experimentally pursued theoretical radioactive decay process that would prove a Majorana nature of the neutrino particle. To this day, it has not been found. The discovery of the neutrinoless double beta decay could shed light on the absolute neutrino masses and on their mass hierarchy (Neutrino mass). It would mean the first ever signal of the violation of total lepton number conservation. A Majorana nature of neutrinos would confirm that the neutrino is its own antiparticle.
Processus de BernoulliEn probabilités et en statistiques, un processus de Bernoulli est un processus stochastique discret qui consiste en une suite de variables aléatoires indépendantes qui prennent leurs valeurs parmi deux symboles. Prosaïquement, un processus de Bernoulli consiste à tirer à pile ou face plusieurs fois de suite, éventuellement avec une pièce truquée. Une variable dans une séquence de ce type peut être qualifiée de variable de Bernoulli. Un processus de Bernoulli est une chaîne de Markov. Son arbre de probabilité est un arbre binaire.
Double désintégration bêtaLe processus de double désintégration bêta est un mode de décroissance nucléaire, qui consiste en deux désintégrations bêta simultanées dans un même noyau atomique. Il résulte généralement de ce processus l'émission de deux neutrinos, mais certaines théories prédisent une double désintégration sans émission de neutrinos, bien qu'un tel évènement n'ait jamais été observé. La double désintégration bêta avec émission de neutrinos (ββ2ν) est un mode de décroissance autorisé par le modèle standard.
