LOI NORMALE
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Cette section est un cas particulier de la partie : Probabilité continue. Ici, nous étudierons la loi normale en s'appuyant sur la loi normale centrée réduite N(0;1). Pour être à l'aise avec cette partie, il faut avoir acquis les cours de la section : Probabilité discrète.
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Après avoir étudié les variations de la densité de probabilité d'une loi normale, voici un exemple d'application pour retrouver les deux éléments caractéristiques : m et sigma
Niveau : terminale, post-bac (bts, iut, licence, master...)
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TOUTES LES VIDÉOS DU CHAPITRE
- Définition de la loi normale
- Calcul de la dérivée de la densité de probabilité
- Tableau de variation de la densité de probabilité
- Limites de la densité de probabilité
- Allure de la courbe de la densité de probabilité
- Synthèse sur la densité de proba. : tableau de variation, courbe, axe de sym., max
- Synthèse sur la densité de proba. de N : 2 probabilités facile à retenir
- La loi normale N(1;2)
- Excel pour comprendre l'influence de m et sigma pour la loi normale
- Eléments caractéristiques (espérance et écart-type) de la loi normale
- Définition de la fonction de répartition : F(t) = P( X ≤ t)
- comprendre le lien entre la loi uniforme et la loi normale grâce à Geogébra
- Définition de la loi normale centrée réduite : N(0;1)