Dans le fichier résultats Cesium 137.xls nous avons noté fe les "fréquences" déterminées avec EXCEL et f la fréquence
mathématiques qui équivaut à une probabilité expérimentale.
2- Utilitaires d' analyse d'EXCEL:
Pour traiter les mesures il est beaucoup plus rapide d'utiliser l'UTILITAIRE D'ANALYSE D'EXCEL
a) Pour caractériser la distribution: Dans le menu OUTILS sélectionner UTILITAIRE D'ANALYSE puis cocher
STATISTIQUES DESCRIPTIVES. Valider. Apparaît une fenêtre où il faut indiquer dans la plage d'entrée la colonne des mesures
( repère 1ère cellule: repère dernière cellule) puis cocher plage de sortie, rapport détaillé et niveau de confiance pour la moyenne
95%. Valider. On obtient un tableau avec un grand nombre de renseignements sur la distribution dont la moyenne et l'écart-type.
b) Pour l'histogramme: Sélectionner OUTILS > UTILITAIRE D'ANALYSE > HISTOGRAMME puis valider. Indiquer la
plage d'entrée (colonne mesures) et la plage de classe; indiquer la 1ère cellule de la plage de sortie puis cocher les autres cases. On
obtient l'histogramme et un tableau avec les pourcentages. Voir fichier Mesures ptpts04
2 Distribution de POISSON
EXCEL permet également de tracer les distributions de POISSON, donnant la probabilité pour que la variable aléatoire X ait une
valeur x, en fonction de x .
Prob(X = x)= e-x / x! où est une constante réelle positive appelée paramètre de la loi (ne pas confondre avec la constante
radioactive!). est égale à la valeur moyenne de x ( propriété).
En prenant pour la valeur moyenne correspondant au plus grand nombre de comptages effectués et pour x les valeurs différentes
trouvées lors du comptage on peut représenter la courbe théorique.
Expérimentalement la probabilité pour que le résultat d'un comptage soit x lorsqu'on a effectué N comptages est égale au quotient
de la fréquence (déterminée avec EXCEL), correspondant à x, par N.
On peut représenter la courbe théorique et la courbe expérimentale sur le même graphique.
On constate que les courbes sont très différentes si le nombre de comptages est faible, par contre pour le nombre de comptages le
plus grand les courbes se superposent pratiquement.
3-Loi de Poisson, loi binomiale de probabilité et désintégration radioactive ou de l'intérêt de l'étude statistique
pour la modélisation du phénomène physique:
La loi de Poisson n'est pas au programme (!) mais peut-être n'est-il pas inintéressant d'en parler s'il reste du temps lors de la séance
de TP.
En effet la loi de Poisson est la limite d'une loi binomiale de probabilité sous certaines conditions ( voir notice du CRAB et livre de
mathématiques sur les probabilités) qui sont remplies pour 500 ou 1000 comptages.
On peut donc dire que la désintégration radioactive est régie par une loi binomiale.
Or une loi binomiale est une loi de probabilité d'une série répétées d'épreuves possédant les propriétés suivantes:
-chaque épreuve donne lieu à deux éventualités exclusives ( et deux seulement) de probabilités constantes p et 1-p. Ces
deux éventualités sont appelées souvent l'une succès, l'autre échec. Pour le physicien ces deux éventualités correspondent à la
désintégration ou à la non désintégration d'un noyau: l'étude statistique montre que la probabilité de désintégration d'un noyau est
constante.
-les épreuves répétées sont indépendantes les unes des autres: l'étude statistique montre que la désintégration ou la non
désintégration d'un noyau est indépendante des autres noyaux.
-la variable aléatoire a pour valeur le nombre de succès dans une suite de n épreuves ce qui correspond bien aux
comptages effectués.
L'étude statistique permet bien de caractériser les propriétés de la désintégration radioactive.