MasseEn physique, la masse est une grandeur physique positive intrinsèque d'un corps. On pensait traditionnellement qu'elle était liée à la quantité de matière contenue dans un corps physique, jusqu'à la découverte de l'atome et de la physique des particules. Il a été constaté que différents atomes et différentes particules élémentaires, ayant théoriquement la même quantité de matière, ont néanmoins des masses différentes. En physique newtonienne, c'est une grandeur extensive, c'est-à-dire que la masse d'un corps formé de parties est la somme des masses de ces parties.
BELLE (expérience)L’expérience Belle est une expérience de physique des particules menée par la "Collaboration" BELLE, une équipe temporaire internationale de 400 physiciens et ingénieurs, pour la recherche des effets de la violation de symétrie CP, et conduite à l’Organisation de Recherche de l’Accélérateur des hautes Énergies (K2K), à Tsukuba, Préfecture d'Ibaraki, au Japon. Le détecteur Belle est précisément positionné au point de collision de l'accélérateur , un collisionneur à énergie asymétrique électron-antiélectron.
Loi normaleEn théorie des probabilités et en statistique, les lois normales sont parmi les lois de probabilité les plus utilisées pour modéliser des phénomènes naturels issus de plusieurs événements aléatoires. Elles sont en lien avec de nombreux objets mathématiques dont le mouvement brownien, le bruit blanc gaussien ou d'autres lois de probabilité. Elles sont également appelées lois gaussiennes, lois de Gauss ou lois de Laplace-Gauss des noms de Laplace (1749-1827) et Gauss (1777-1855), deux mathématiciens, astronomes et physiciens qui l'ont étudiée.
Test du χ² de PearsonEn statistique, le test du χ2 de Pearson ou test du χ2 d'indépendance est un test statistique qui s'applique sur des données catégorielles pour évaluer la probabilité de retrouver la différence de répartition observée entre les catégories si celles-ci étaient indépendantes dans le processus de répartition sous-jacent. Il convient aux données non-appariées prises sur de grands échantillons (n>30). Il est le test du χ2 le plus communément utilisé (comparativement aux autres tests du χ2 tels que le test du χ2 de Yates, le test du rapport de vraisemblance ou le test du porte-manteau.
Binomial proportion confidence intervalIn statistics, a binomial proportion confidence interval is a confidence interval for the probability of success calculated from the outcome of a series of success–failure experiments (Bernoulli trials). In other words, a binomial proportion confidence interval is an interval estimate of a success probability p when only the number of experiments n and the number of successes nS are known. There are several formulas for a binomial confidence interval, but all of them rely on the assumption of a binomial distribution.
