Les Chiffres Significatifs

9.5Puisque les indices élémentaires des coût sont établis à partir d’échantillons statistiques, ils sont sujets à des erreurs d’échantillonnage. Ces erreurs possèdent absolument une variance d’échantillonnageNote et peuvent aussi présenter un biais statistique, même si des mesures sont prises pour réduire au moins un tel biais. Toutes problèmes étant égales par un autre endroit, une supplémentaire grande dimension d’échantillon devrait donner lieu à une plus petite variance d’échantillonnage par un indice élémentaire donné. P. ex., utilisez l'écart genre expérimental de la moyenne par spécifier l'incertitude normalisée de la moyenne de mesures répétées (de désir, dix ou plus). 5.2.6 La performance du compteur est jugée conforme lorsque la valeur d'essai est égale ou se trouve en deçà des limites d'essai.
Autrement dit, ils effectuent une substitution de produits comparativement meilleur marché aux produits comparativement supplémentaire chers. 9.11En réalité, les classes de produits sont rarement à fond homogènes et les informations sur les transactions sont rarement entièrement disponibles. En cause de ces complexités, qui sont communes à beaucoup des agrégats élémentaires, il existe une chance d’erreur au stade inférieur de l’estimation de l’IPC. 9.19La technique d’échantillonnage de l’IPC sait l’utilisation de fondamentaux de vote par choisir les régions de collecte géographiques, les magasins et certains marchandises.Note Ces fondamentaux de sondage peuvent comprendre différents types d’erreurs. Par instance, il est sans doute que des retards aient lieu dans la mise au courant de la prémisse de vote des magasins afin d’inclure les nouvelles unités dans le champ d’observation et de retirer celles qui n’en font supplémentaire moitié. En outre, les renseignements sur les dimensions des articles individuelles – normalement des données sur les ventes – peuvent aussi contenir des erreurs.
1.2 La présente norme fournit également une orientation sur l'établissement des limites de spécification par les caractéristiques de performance des compteurs. Les incertitudes-types établies ci-dessus peuvent être exprimées dans deux décimales significatives. Dans le circonstances des répartitions rectangulaires (c.-à-d., uniformes), l'incertitude normalisée, u,est l'aire indiquée en gris. 2/3 (c.-à-d, soixante huit %) de toutes les lectures sont à dessous d'un trou genre d'une moyenne.
Il suffit de multiplier l'incertitude normalisée combinée, Bellaire Construction uc, par un facteur de couverture convenable, k. Diviser simplement l'incertitude élargie par un diviseur, en fonction du degré de confiance auquel l'incertitude élargie est exprimée. 9.15Le biais de substitution de magasins se produit lorsque de nouveaux magasins entrent sur le marché en offrant des coût plus arrière et par conséquent incitent les clients à changer de niveau de vente. De nouveau, il s’agit d’une source de biais possible qu’il est difficile d’éviter totalement, city of ottawa construction projects cependant des efforts sont faits par nettoyer périodiquement l’échantillon de magasins de méthode à pouvoir de réduire au moins ce tri de biais. 9.2En tant que statistique fondée sur un motif, l’IPC, comme toutes les statistiques de ce genre, ne pourrait pas estimer sur une précision de cent % la valeur « vraie » (mais non observée) sous-jacente qu’il vise à mesurer. Néanmoins, la grandeur de toute erreur statistique ou biais associé à l’IPCest vraisemblablement suffisamment petite par être comprise dans la fourchette de tolérance de la plupart des clients.
Un examen plus approfondi des résultats montre une scénario juste un peu supplémentaire compliqué. Le problème se résout en obtenant les températures et les énergies d’ébullition des trois séries de composés. Dans ce dernier cas les coefficients de corrélation ne peuvent être différents de l’unité puisqu’on dispose uniquement de trois facteurs par découvrir les coefficients de la parabole. L’application des formulation 4.14, quatre.15 et 4.seize facilite de enrichir le tableau qui suit.