FD X07-023
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mai 2012
Fascicule de documentation En vigueur

Métrologie - Évaluation de l'incertitude de mesure par la méthode Monte Carlo - Principes et mise en oeuvre du supplément 1 au GUM

Le présent document peut être utilisé pour mener une évaluation de l'incertitude de mesure par propagation des distributions en utilisant la simulation de Monte Carlo. Les principes énoncés dans le supplément 1 au GUM sont rappelés et mis en oeuvre dans ce guide.

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Informations générales

Collections

Normes nationales et documents normatifs nationaux

Date de publication

mai 2012

Nombre de pages

38 p.

Référence

FD X07-023

Codes ICS

03.120.30   Application des méthodes statistiques
17.020   Métrologie et mesurage en général

Indice de classement

X07-023

Numéro de tirage

2 - juin 2012
Résumé
Métrologie - Évaluation de l'incertitude de mesure par la méthode Monte Carlo - Principes et mise en oeuvre du supplément 1 au GUM

Le présent document peut être utilisé pour mener une évaluation de l'incertitude de mesure par propagation des distributions en utilisant la simulation de Monte Carlo. Les principes énoncés dans le supplément 1 au GUM sont rappelés et mis en oeuvre dans ce guide.
Sommaire
  • Introduction
    5
  • 1 Domaine d'application
    5
  • 2 Références normatives
    5
  • 3 Termes et définitions
    6
  • 4 Symboles et abréviations
    7
  • 5 Évaluation de l'incertitude de mesure
    7
  • 6 Analyse du modèle de mesure
    8
  • 6.1 Définition du mesurande
    8
  • 6.2 Identification des sources d'incertitude
    8
  • 6.3 Identification du modèle mathématique
    9
  • 7 La démarche Monte Carlo pour estimer l'incertitude de mesure
    10
  • 7.1 Cadre d'application
    10
  • 7.2 Principes généraux de la méthode
    11
  • 7.3 Choix des lois de probabilité des grandeurs d'entrée
    11
  • 7.4 Nombre de tirages
    13
  • 7.5 Génération de nombres aléatoires
    14
  • 7.6 Génération de variables aléatoires corrélées
    16
  • 7.7 Détermination de l'intervalle élargi
    17
  • 7.8 Expression finale du résultat
    18
  • 7.9 Contributions des grandeurs d'entrée et coefficients de sensibilité
    18
  • 7.10 Validation de la méthode GUM classique
    20
  • 8 Synthèse
    21
  • 8.1 Schéma récapitulatif
    21
  • 8.2 Avantages et inconvénients de Monte Carlo par rapport au GUM classique
    22
  • 9 Exemples
    22
  • 9.1 Mesure de pression
    22
  • 9.2 Concentration volumique d'un composé en solution
    26
  • 9.3 Puissance active
    28
  • 9.4 Différence de longueur entre deux cales
    29
  • Annexe A (informative) Notions de variables aléatoires et de probabilité
    32
  • A.1 Variables aléatoires discrètes et continues
    32
  • A.2 Densité de probabilité
    32
  • A.3 Fonction de répartition
    32
  • A.4 Paramètres statistiques
    33
  • A.5 Estimation
    34
  • Annexe B (informative) Analyse de sensibilité basée sur l'estimation de variances conditionnelles
    35
  • B.1 Les indices de sensibilité locaux et globaux
    35
  • B.2 Estimation des indices de sensibilité globaux par méthode de Monte Carlo
    36
  • Bibliographie
    38
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