Statistique inférentielle en physique

[invite27eb029c]

Bonjour,

Je n'étudie pas la physique du tout, mais j'ai des cours de statistique dans mon cursus de biologie. Je me demandais si on utilise également la statistique inférentielle en physique ? Est-ce qu'il y a de la variance dans les résultats d'expériences qui sont soumises aux même conditions, comme il peut y en avoir en biologie ou en psychologie, par exeemple (car on n'arrive jamais à maîtriser TOUTES les conditions) ?

Et est-ce que vous savez également si en chimie la statistique inférentielle est utilisée ?



Merci d'avance pour vos réponses ! =)
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[XK150]

Bonjour ,
Les physiciens ne feraient ils pas de la statistique " inférentielle " sans le savoir ???
A lire les termes de Loi normale , moyenne , écart-type , etc ….c'est juste ce qu'il me semble !
Largement utilisée dans certains domaines de la physique par exemple la métrologie d'activités ( radioactivité ) où la désintégration radioactive est une loi statistique .
Inversement , les simulations à base de méthodes de Monte-Carlo , tirent leur données de méthodes statistiques .

[invite27eb029c]

Mais est-ce qu'en physique on utilise la statistique inférentielle ? Par exemple, il ne me semble pas que la loi de la désintégration radioactive soit inférentielle (à moins que je ne me trompe).

La question générale en fait, c'est : est-ce qu'en physique on imagine que les caractéristiques de notre échantillon (e.g. accélération en chute libre) sont équivalentes aux caractéristiques de la population mère (j'imagine que la population mère, c'est souvent tout l'univers en physique ?) ?
Ou bien est-ce qu'il y a des domaines spécifiques où c'est le cas, et d'autres où ce n'est pas le cas ?

[Quarkonium]

En physique fondamentale au moins, on essaie de déterminer des lois qui sont valides dans l'Univers tout entier donc oui on va forcément faire de la statistique inférentielle. La masse de l'électron par exemple est connue avec grande précision ; on n'a pourtant pas pesé tous les électrons de l'Univers (surtout qu'il en apparaît et disparaît en permanence, ça serait du boulot, va falloir recruter un stagiaire ) mais on accepte que tous les électrons, même ceux qui ont échappé à la pesée, ont la même masse. Il en va de même pour une infinité d'autres sujets.

A l'inverse, un chercheur travaillant pour une compagnie à la fabrication d'appareils ultra-spécialisés, ultra-coûteux, de sorte qu'il n'en existe que 5 dans le monde (dont 3 toujours sans acheteur potentiel ) pourra étudier la population en entier n'est-ce pas ? Tu peux aussi imaginer pleins de cas différents où ça arrive.

[A voir en vidéo sur Futura]

[invite27eb029c]

Donc si je comprends bien ta réponse, on utilise la statistique inférentielle en physique lorsqu'il s'agit de mesures ultra-précises où l'erreur de mesure des instruments devient importante pour les nombres avec lesquels on travaille ?

Par contre si tu fais une expérience pour mesurer si une tasse de café chute plus rapidement dans le vide que dans l'air, est-ce que là tu arrêtes d'utiliser la statistique inférentielle, car les résultats des deux conditions (dans le vide ou dans l'air) seront tellement différents ?

[Quarkonium]

Donc si je comprends bien ta réponse, on utilise la statistique inférentielle en physique lorsqu'il s'agit de mesures ultra-précises où l'erreur de mesure des instruments devient importante pour les nombres avec lesquels on travaille ?

Non, ma réponse c'est simplement qu'il y a énormément de cas où on ne peut pas faire ses mesures sur la population entière de ce qu'on étudie (ne serait-ce que parce que des fois, elle est purement indénombrable ou inaccessible), donc forcément on va se limiter à un échantillon.

Par contre si tu fais une expérience pour mesurer si une tasse de café chute plus rapidement dans le vide que dans l'air, est-ce que là tu arrêtes d'utiliser la statistique inférentielle, car les résultats des deux conditions (dans le vide ou dans l'air) seront tellement différents ?

Je suis désolé je n'ai pas compris ta question.

[Sethy]

Pour moi, l'inférence statistique, c'est plus que ça.

C'est de se dire, si je prends un échantillon de telle taille sur ma population, je vais pouvoir conclure que le résultat à X avec Y chances de me tromper.

Comme les sondages électoraux en vue des élections dans lesquels ont précise : le nombre de personnes interrogées est de 3003, choisi par la méthode des quotas et la marge d'erreur est de 3,3 % (exemple).

Et ça, autant effectivement en médecine humaine (tests sur les médicaments par exemple) on retrouve cette démarche, autant en physique fondamentale, je ne l'ai jamais vue.

[invite27eb029c]

Non, ma réponse c'est simplement qu'il y a énormément de cas où on ne peut pas faire ses mesures sur la population entière de ce qu'on étudie (ne serait-ce que parce que des fois, elle est purement indénombrable ou inaccessible), donc forcément on va se limiter à un échantillon.

Mais le fait que tu prends uniquement un échantillon ne suffit pas à dire que tu fais de la statistique inférentielle.
Si tu prends quelques individus dans ta population (par exemple, trente ballons de foot), mais que tu postules que ce que tu mesures sur eux (par exemple, leur accélération en chute libre) est exactement équivalent à ce que tu mesurerais chez les autres individus de la population, tu ne fais pas encore de la statistique inférentielle. La statistique inférentielle, c'est observer la variance de tes résultats et regarder si la variance peut raisonnablement être expliquée par le hasard (par exemple, tu as donné une légère accélération à un de tes ballons au moment de le lâcher), ou si elle ne peut raisonnablement pas être expliquée par le hasard et il faut l'expliquer par une autre source de variation que le hasard.
Est-ce qu'une telle démarche est présente en physique ?

Je suis désolé je n'ai pas compris ta question.

Ce que je voulais dire rejoint ce que j'ai dit juste au-dessus en fait.

[invite27eb029c]

Et ça, autant effectivement en médecine humaine (tests sur les médicaments par exemple) on retrouve cette démarche, autant en physique fondamentale, je ne l'ai jamais vue.

Ok merci. Je me demandais si en physique des particules (par exemple, quand tu cherche à définir la masse d'un électron justement) tu utilises un intervalle de confiance (parce qu'il existe une erreur aléatoire venant des instruments de mesure qui est importante)

[Sethy]

Ok merci. Je me demandais si en physique des particules (par exemple, quand tu cherche à définir la masse d'un électron justement) tu utilises un intervalle de confiance (parce qu'il existe une erreur aléatoire venant des instruments de mesure qui est importante)

Attention, j'aurais du le préciser, je suis chimiste et pas physicien. Ce n'est donc pas parce que je n'ai jamais vu cette approche qu'elle n'existe pas.

En chime, on se contente souvent de calcul d'erreur assez simples via les erreurs absolues et relatives des instruments de mesure qu'on utilise.

On a étudié l'inférence en "bac+2" mais jamais plus je ne m'en suis servi depuis. Il faut dire aussi que je suis organicien ... et pas analyste

[Quarkonium]

Ok merci. Je me demandais si en physique des particules (par exemple, quand tu cherche à définir la masse d'un électron justement) tu utilises un intervalle de confiance (parce qu'il existe une erreur aléatoire venant des instruments de mesure qui est importante)

Tout à fait, tous ces outils sont présents et notamment en physique des particules, où des standards très stricts sont utilisés, par exemple pour affirmer avoir découvert une nouvelle particule (cf. la règle des 5 sigmas) mais aussi de façon générale. Cela étant dû au fait que les quantités de données analysées sont tellement grandes que de temps en temps, un faux positif peut être observé avec une très grande certitude, puis être infirmé une fois qu'encore plus de données sont analysées. Joindre les incertitudes au résultat est essentiel.

De la façon dont je le comprends, étudier statistiquement les propriétés d'un échantillon sans donner d'incertitutde, d'intervalle de confiance est tout simplement incorrect, incomplet. Donc statistique inférentielle et "variance-based analysis" sont normalement indissociables, c'est pour ça que je n'étais pas allé plus loin dans les détails (c'est même un peu le même domaine je dirais).

Mais encore une fois, tout cela n'est pas l'apanage de la physique des particules ; ces méthodes sont certainement utilisées dans tous les domaines de la physique.

[invite27eb029c]

D'accord, merci ! =)