Répétabilité

= 641nm 5. Calcul de l'incertitude de répétabilité avec un niveau de confiance de 95% : 1 641 groupe λ (nm) 2 625 3 635 4 645 5 681 6 652 7 663 8 632 9 643 Après élimination des valeurs manifestement fausses, on obtient : La série des valeurs précédentes conduit à un écart type expérimental : σn−1 = 17nm La moyenne des mesures vaut : m = 646nm Avec un niveau de confiance de 95%, l'incertitude de répétabilité est : σ 17 ∆λ = k 95% n −1 = 2,31 = 13nm

des optiques de forme commandable et adaptable à la turbulence atmosphérique ; sujet de X-Cachan sur la diffraction et l'optique adaptative ; ** Étude des frottements sur la table traçante H P du labo de SI ( Systèmes non linéaires, répétabilité) ** Répétabilité et précision du Robot Ericc, des systèmes asservis du labo (Robot Jockey, Maxpid ; Robot Ericc) ** Utilisation de la machine de traction du Labo de SI ** Les gouttes d'huile marcheuses sur la surface libre d'un volume d'huile en

déduit que : k = λ = 641nm 4. Calcul de l'incertitude de répétabilité avec un niveau de confiance de 95% : 1 641 groupe λ (nm) 2 625 3 635 4 645 5 681 6 652 7 663 8 632 9 643 Après élimination des valeurs manifestement fausses, on obtient : • La série des valeurs précédentes conduit à un écart type expérimental : σn−1 = 17nm • La moyenne des mesures vaut : m = 646nm • Avec un niveau de confiance de 95%, l'incertitude de répétabilité est : σ 17 ∆λ = k 95% n −1 = 2,31 = 13nm majorée à 20nm

SAA 23 3-Programme électrothermique : 24 3-1- Injection 24 3-2-Séchage 24 3-3- Décomposition 25 3-4- Atomisation 25 3-5- Le nettoyage 25 3-6- Le Refroidissement 26 CHAPITRE IV : RESULTATS ET DISCUTION 27 I -Les résultats obtenus : 27 II- Test de répétabilité : 29 III- Conformité des échantillons : 29 Conclusion 32 BIBLIOGRAPHIE ET WEBOGRAPHIE : 33 LISTE DES FIGURES Figure 1:ONSSA Tanger Rue Abi Bakr Seddik 900607Figure 2: Schéma de contamination par Pb11Figure 3: Schéma expliquant l’absorption, stockage

d’herbe moyenne de la parcelle 13 les hauteurs mesurées à l’herbomètre sont dispersées. On peut aussi visualiser ce phénomène en regardant la répétabilité de la hauteur, elle correspond à une analyse de l’homogénéité des hauteurs des bandes pour une date et une parcelle. Nuage de point de la répétabilité de la hauteur d’herbe de la bande La répétabilité de la hauteur est forte (89%), les hauteurs d’herbe des bandes sont très homogènes, on remarque comme sur le graphique précédent, qu’une forte

| |s : | |écart-type de répétabilité | |

physico-chimiques Notions et contenus Analyses physico-chimiques et environnement Validité et limites des tests et des mesures effectués en chimie Précision, répétabilité, reproductibilité, fiabilité. Capacités - Citer des analyses physico-chimiques mises en œuvre dans le cadre d’études environnementales. - Apprécier la précision, la répétabilité, la reproductibilité et la fiabilité d’un test ou d’une analyse ou d’un dosage. - Utiliser un logiciel de simulation pour rechercher les conditions opératoires

variabilités du phénomène et de l’acte de mesure (facteurs liés à l’opérateur, aux instruments, etc.). © Éditions Belin, 2012 (IM02) Évaluer et comparer les incertitudes associées à chaque source d’erreur. (IM03) Évaluer l’incertitude de répétabilité à l’aide d’une formule d’évaluation fournie. Incertitudes et notions (IM04) Évaluer l’incertitude d’une mesure unique obtenue à l’aide d’un instrument de mesure. associées (IM05) Évaluer, à l’aide d’une formule fournie, l’incertitude d’une

référence qui n'est pas encore publié (par exemple un projet à l'enquête), un tiret remplace l'année de publication, par exemple «ISO 20483:—, Annexe B». Voir l'ISO 78-2 pour des exemples de présentation des données et des calculs de fidélité, de répétabilité et de reproductibilité. ISO/DIS 17301-1 6.3 Teneur en azote et en protéines brutes Déterminer la teneur en azote et en protéines brutes conformément soit à l'ISO 16634:—, Article 9, soit à l'ISO 20483. Pour plus de détails concernant

Introduction : La validation d’une méthode d’analyse entraîne la détermination de plusieurs paramètres : la limite de détection d’une méthode (LDM), la limite de quantification d’une méthode (LQM), la limite de linéarité (LL), la fidélité (réplicabilité, répétabilité, reproductibilité), la justesse, la sensibilité, et finalement, la récupération. L’annexe I illustre les formules de calcul qui sont utilisées pour la détermination des différents paramètres et l’annexe II les représente