Échantillonnage (statistiques)thumb|Exemple d'échantillonnage aléatoire En statistique, l'échantillonnage désigne les méthodes de sélection d'un sous-ensemble d'individus (un échantillon) à l'intérieur d'une population pour estimer les caractéristiques de l'ensemble de la population. Cette méthode présente plusieurs avantages : une étude restreinte sur une partie de la population, un moindre coût, une collecte des données plus rapide que si l'étude avait été réalisé sur l'ensemble de la population, la réalisation de contrôles destructifs Les résultats obtenus constituent un échantillon.
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.
Complétion d'une mesureEn mathématiques, une mesure μ est dite complète lorsque tout ensemble négligeable pour cette mesure appartient à la tribu sur laquelle μ est définie. Lorsqu'une mesure n'est pas complète, il existe un procédé assez simple de complétion de la mesure, c'est-à-dire de construction d'une mesure complète apparentée de très près à la mesure initiale. Ainsi la mesure de Lebesgue (considérée comme mesure sur la tribu de Lebesgue) est la complétion de la mesure dite parfois « mesure de Borel-Lebesgue », c'est-à-dire sa restriction à la tribu borélienne.
Modèle statistiqueUn modèle statistique est une description mathématique approximative du mécanisme qui a généré les observations, que l'on suppose être un processus stochastique et non un processus déterministe. Il s’exprime généralement à l’aide d’une famille de distributions (ensemble de distributions) et d’hypothèses sur les variables aléatoires X1, . . ., Xn. Chaque membre de la famille est une approximation possible de F : l’inférence consiste donc à déterminer le membre qui s’accorde le mieux avec les données.
Baryon XiEn physique des particules, le baryon Xi (noté , suivant la lettre grecque xi) est le nom donné à une famille de baryons qui peuvent avoir une charge égale à +2, +1, 0 ou -1 e, où e est la charge élémentaire. Comme tous les baryons, ils contiennent trois quarks, mais en particulier un quark up ou un down avec deux quarks lourds (qui peuvent être strange, charm ou bottom). Ils sont instables et se désintègrent rapidement en cascade en particules plus légères.
HypernoyauA hypernucleus is similar to a conventional atomic nucleus, but contains at least one hyperon in addition to the normal protons and neutrons. Hyperons are a category of baryon particles that carry non-zero strangeness quantum number, which is conserved by the strong and electromagnetic interactions. A variety of reactions give access to depositing one or more units of strangeness in a nucleus. Hypernuclei containing the lightest hyperon, the lambda (Λ), tend to be more tightly bound than normal nuclei, though they can decay via the weak force with a mean lifetime of around 200ps.
Pion (particule)Un pion ou méson pi est une des trois particules : π, π+ ou π−. Ce sont les particules les plus légères de la famille des mésons. Elles jouent un rôle important dans l'explication des propriétés à basse énergie de la force nucléaire forte ; notamment, la cohésion du noyau atomique est assurée par l'échange de pions entre les nucléons (protons et neutrons). Le substantif masculin pion (prononcé en français standard) est composé de pi, transcription de la lettre grecque π, et de -on, tiré de électron.
Consistent estimatorIn statistics, a consistent estimator or asymptotically consistent estimator is an estimator—a rule for computing estimates of a parameter θ0—having the property that as the number of data points used increases indefinitely, the resulting sequence of estimates converges in probability to θ0. This means that the distributions of the estimates become more and more concentrated near the true value of the parameter being estimated, so that the probability of the estimator being arbitrarily close to θ0 converges to one.
Grand collisionneur de hadronsvignette|Tunnel du LHC avec le tube contenant les électroaimants supraconducteurs. Le Grand collisionneur de hadrons (en anglais : Large Hadron Collider — LHC), est un accélérateur de particules mis en fonction en 2008 au CERN et situé dans la région frontalière entre la France et la Suisse entre la périphérie nord-ouest de Genève et le pays de Gex (France). C'est le plus puissant accélérateur de particules construit à ce jour, a fortiori depuis son amélioration achevée en 2015 après deux ans de mise à l'arrêt.
Échantillonnage stratifiévignette|Vous prenez un échantillon aléatoire stratifié en divisant d'abord la population en groupes homogènes (semblables en eux-mêmes) (strates) qui sont distincts les uns des autres, c'est-à-dire. Le groupe 1 est différent du groupe 2. Ensuite, choisissez un EAS (échantillon aléatoire simple) distinct dans chaque strate et combinez ces EAS pour former l'échantillon complet. L'échantillonnage aléatoire stratifié est utilisé pour produire des échantillons non biaisés.
