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Table Of Contents
6-58
Lois de probabilité
Lois de probabilité cumulée inverse
Loi de
probabilité
normale
p = p(x)dx
Sup
p = p(x)dx
Inf
p = p(x)dx
Sup
Inf
tail = Gauche tail = Droit tail = Central
Loi de
probabilité
t de
Student
p = p(x)dx
Inf
Loi de
probabilité χ
2
Loi de
probabilité F
k Lois de probabilité (discrète)
Lois de probabilité Probabilité
Loi binomiale
p(x) = nCxp
x
(1–p)
n x
(x = 0, 1, ·······, n)
n : nombre d’essais
Loi de Poisson
(x = 0, 1, 2, ···)
p(x) =
x!
e
μ
μ
×
x
μ
: moyenne (
μ
> 0)
Loi de répartition dans
l’espace
p(x)
= p(1– p)
x – 1
(x = 1, 2, 3, ···)
Loi de répartition
hypergéométrique
p(x) =
MCx × N MCn x
N
Cn
n : Nombre d’essais de la population (0 n entier)
M : Nombre de réussites dans la population (0 M entier)
N : Taille de la population (n N, M N entier)
Lois de probabilité
Probabilité cumulée Lois de probabilité cumulée inverse
Loi binomiale
p =
Σ
p(x)
x=0
X
p H
Σ
p(x)
x=0
X
Loi de Poisson
Loi de répartition dans
l’espace
p =
Σ
p(x)
x=1
X
p H
Σ
p(x)
x=1
X
Loi de répartition
hypergéométrique
p =
Σ
p(x)
x=0
X
p H
Σ
p(x)
x=0
X