Full transcript
0:00bonjour et bienvenue dans cette vidéo où
0:01nous allons parler de l'incertitude type
0:03associé à une série de mesures cette
0:05incertitude s'appelle l'incertitude type
0:07à nous avons déjà vu dans la précédente
0:14vidéo que si on recommence une même
0:17série de onze mesure de la masse d'une
0:19bague avec une autre balance de même
0:20précision
0:21eh bien on obtient un deuxième
0:22histogrammes qui est un petit peu
0:24différent la valeur moyenne est la même
0:26mais on voit bien que la variabilité
0:29plus importantes sur le deuxième la
0:30deuxième série de mesures et on dit que
0:33la dispersion est plus importante
0:35eh bien comment peut-on rendre compte de
0:37cette différence de dispersion des
0:39résultats entre les deux séries de
0:41mesures lorsque l'on va indiquer la
0:43valeur moyenne sans forcément réaliser
0:45l'histogramme eh bien on va lui associer
0:48une valeur qui caractérise cette
0:49dispersion des valeurs qui peuvent être
0:51attribuées à la grandeur mesurée cette
0:54valeur on à la nomme incertitudes et on
0:56la note petit tu donc l'incertitude
0:59permet de rendre compte de l'étendue des
1:01valeurs plus elle est grande et plus
1:02l'étendue des valeurs et donc la
1:04dispersion des mesures est importante
1:07comment est ce qu elle se calcule et
1:08bien nous allons avoir besoin d'une
1:10calculatrice avec un menu statistiques
1:12qui on va faire appel aux mathématiques
1:13statistiques
1:14elle se calcule ainsi c est ce ce que
1:17l'on appelle l'écart type expérimental /
1:20racines de haine
1:21n étant le nombre de mesures alors
1:24attention vous avez vu en mathématiques
1:26l'écart type sigma et nous nous allons
1:29utiliser dans le menu statistiques de
1:31votre calculatrice un autre écart type
1:33qui s'appelle l'écart type expérimental
1:35attention suivant les calculatrices et
1:37modèles xnote différemment nous verrons
1:39ça bien sûr tout cela en classe alors
1:44reprenons donc les deux séries de
1:45mesures nous obtenons bien sûr les
1:48moyennes et nous avons fait onze mesures
1:50on va donc réaliser les calculs de
1:52l'incertitude type de chaque série de
1:54mesures donc on va rentrer toutes ces
1:57valeurs dans notre menu statistiques de
1:59notre calculatrice la calculatrice va
2:02nous donner
2:02l'écart type expérimental qui s et on va
2:05diviser par racine de hausse on fera les
2:07calculs bien sûr en classe ici voici les
2:10deux valeurs obtenues
2:12et puis donc vous voyez que la deuxième
2:14valeur est plus importante 008 alors que
2:17la première 005
2:18et bien c'est cette valeur d'incertitude
2:20qui nous indique que la dispersion des
2:23valeurs est plus importante
2:24une incertitude élevée veut dire qu'on
2:26est incertain on est un petit peu plus
2:29incertain en fait si vous voulez alors
2:32dans cette formule de l'incertitude on
2:33voit qu'on divise par racine de haine
2:35donc on voit bien que si on augmente le
2:38nombre de mesures petit n
2:39eh bien on va diminuer la dispersion des
2:42valeurs en physique-chimie je rappelle
2:44que l'on recherche la valeur vrai de la
2:46mesure même si on ne peut pas vraiment
2:47l'atteindre veut essayer de s'en
2:49approcher
2:50donc il est intéressant de diminuer la
2:52dispersion donc forcément de faire un
2:55grand nombre de mesures
2:57attention cependant une petite
2:59dispersion signifie simplement que vos
3:01mesures sont fidèles n'est pas pour cela
3:03que elles seront exacts nous verrons
3:05cela un petit peu plus tard dans une
3:07prochaine vidéo alors que devez-vous
3:10retenir dans cette vidéo est bien que
3:12l'on va utiliser les statistiques des
3:14mathématiques que pour elle mesure d'une
3:17grandeur x eh bien on va pouvoir
3:18calculer l'incertitude liée à cette
3:21série de mesures et que plus on va
3:24augmenter le nombre de mesures petit n
3:27est plus l'incertitude type va diminuer
3:30donc moins grande sera la dispersion des
3:32mesures voilà pour cette vidéo et je
3:35vous dis à bientôt