TABLE DE LA LOI NORMALE CENTREE REDUITE
Lecture de la table: Pour z=1.24 (intersection de la ligne 1.2 et de la colonne Pour une distribution de Student à ddl degrés de liberté et pour une ...
Table de la loi de Student
La table qui appara?t `a la page suivante nous donne certains quantiles de la loi de Student. Voici quelques exemples illustratifs. Exemple 1.
Table de la loi du khi-deux
La table qui appara?t `a la page suivante nous donne certains quantiles de la loi du khi-deux. Voici quelques exemples illustratifs. Exemple 1. Trouvons le
7 Lois de probabilité
Plusieurs formats de tables sont disponibles tout comme dans le cas de la loi normale. Celui qui a été retenu et assez fréquent et il facilite la lecture des
Practice of statistical tests of conformity
13 abr 2016 Lecture de la table de la loi normale dans le cas d'un encadrement de la ... modifier la loi de distribution de la statistique de test.
Annexe 3 : La lecture dune table statistique
Elle donne la probabilité de trouver dans la population un individu dons le score est inférieur à z. Comme la distribution normale pour des scores standardisée
TABLES STATISTIQUES Loi binomiale Loi normale Loi de Student
Fonction de répartition de la loi normale centrée réduite. (probabilité F(z) de trouver une valeur inférieure `a z) Table pour les grandes valeurs de z.
PRINCIPALES DISTRIBUTIONS DE PROBABILITÉS
Des tables de probabilités ont été élaborées pour les lois les plus importantes. Elles Ce cours présente trois distributions discrètes : la distribution ...
Chapitre 4 : La loi normale
La valeur recherchée est juste au milieu des deux valeurs de la table : x ? 1 645. S.Herrmann (UBFC). Loi normale. 12 / 17. Page 13. Lecture inverse de la
Statistique pour ingénieur
Pour chaque loi une explication sommaire de la lecture des tables est donnée
La loi normale
Séance 7
S.Herrmann (UBFC)Loi normale1 / 17
Rappel :la loi normale correspond à une
loi de probabilité qui joue un rôle essentiel en statistique.Une fonction de référencePour une variable aléatoireZ N(0;1),
on définit la fonction de répartitionF(x) =P[Zx];
l"aire sous la densitéfqui se situe àgauche dex(aire de couleur bleue).xxF(x)0f(x)Les principes de calcul des probabilités pour la loi normale sont:
six0 alors la valeurF(x)estlue dans la table du formulaire.six<0 alorsF(x) =1F(jxj)et la valeurF(jxj)est lue dans la table du
formulaire.une difficulté cependant : seulesdeux décimales app araissentdans la table !S.Herrmann (UBFC)Loi normale2 / 17
Exemple
Une variable aléatoireZ N(0;1), quelle est la probabilité pour queZ0;89 ?On chercheP[Z0;89] =F(0;89) =0;813
Utilisation de la table du formulaire pourF(z)avecz0:S.Herrmann (UBFC)Loi normale3 / 17Exemple
Une variable aléatoireZ N(0;1), quelle est la probabilité pour queZ0;89 ?On chercheP[Z0;89] =F(0;89)
Utilisation de la table du formulaire pourF(z)avecz0:F(z) =F(0;89)Les deux premiers chiffres0 ;8déterminent la ligne à considérer dans la table et
la seconde décimale:::9détermine la colonne à considérer. z::: :::89 . ..0;8::: ::: :::0;81330;91;0F(0;89) =0;8133S.Herrmann (UBFC)Loi normale4 / 17Exemple
Une variable aléatoireZ N(0;1), quelle est la probabilité pour queZ 2 ?On chercheP[Z 2] =F(2)=1F(2)
Utilisation de la table du formulaire pourF(z)avecz0:F(z) =F(2;00)Les deux premiers chiffres2 ;0déterminent la ligne à considérer dans la table et
la seconde décimale:::0détermine la colonne à considérer. z0 1::: :::. ..2;00;97722;12;2F(2) =1F(2) =10;97720;0228:S.Herrmann (UBFC)Loi normale5 / 17Exemple
Une variable aléatoireZ N(0;1), quelle est la probabilité pour que2Z0;89 ?On calcule
P[2Z0;89]
=F(0;89)F(2) =F(0;89)(1F(2))=F(0;89) +F(2)1 =0;8133+0;97721 =0;7905IciF(j 2j) =F(2).x20;89P[2Z0;89]4
Poura>0, on peut en déduire aussi que
P[aZa] =F(a)F(a) =F(a)(1F(a)) =2F(a)1:S.Herrmann (UBFC)Loi normale6 / 17Exemple
Une variableZ N(0;1), quelle est la probabilité pour queZ1;516 ?P[Z1;516] =F(1;516):pas dans la tablede la loi normale centrée réduite !
z0 1 2::: ::: :::. .....1;5:::0;93450;9357::: ::: :::1;61;7On peut utiliser une règle de proportionalité (interpolation linéaire) mais on
préfèrera simplement noter que0;9345F(1;516)0;9357:
Pour avoir un résultat plus précis, il suffit d"utiliser la calculatrice pour obtenir la valeur deF(1;516).S.Herrmann (UBFC)Loi normale7 / 17Exemple (Utilisation de la
calculatrice)Une variableZ N(0;1), quelle est la probabilité pour que 0;1Z1;516 ?P[0;1Z1;516] =F(1;516)F(0;1)0;3954Calc. Casio: Dans MENU, choisir
STAT, puis dans DIST, choisir
NORMpuis Ncd.
Calc. TI: Taper DISTRIB(2nde
puisvar), choisir le deuxième item : normalFrépou normalcdf(cdf : cumulative distribution function).D.C. NormaleData : Variable
Lower : 0.1
Upper : 1.516
: 1 : 0Save Res : None
ExécuterD.C. Normale
P : 0.39541248
z:Low : 0.1 z:Up : 1.516normalcdf(0.1,1.516) .39541248S.Herrmann (UBFC)Loi normale8 / 17
Exemple (Utilisation de la calculatrice)
Une variableZ N(0;1), quelle est la probabilité pour queZ1;516 ?Pour calculerP[Z1;516] =F(1;516), on transforme d"abord ce calcul en
P[Z1;516]P[aZ1;516] =F(1;516)F(a)
en prenantaassez petit pour que la valeur deF(a)soit très petite. Il suffit de prendrea=100 ou mêmea=10. On obtient alors des résultats avec une précision à 109près...On tape par exemple sur la TI :normalFrép(-10,1.516)ou
normalcdf(-10,1.516)S.Herrmann (UBFC)Loi normale9 / 17
Lecture inverse de la table
x=?F(x) =0;8540On cherche les deux valeurs
les plus proches de 0;854 dans la table (une plus p etite que0;854 et l"autreplus grande ).Problème 1:Trouverxqui vérifie
P[Zx] =F(x) =0;854
On cherche dans la table de la loi normale
centrée réduite: z:::5 6:::. .....1;0:::0;85310;8554:::1;11;2On remarque que 1;05x1;06.Pour être précis, il faut faire appel à la calculatrice.
S.Herrmann (UBFC)Loi normale10 / 17
Lecture inverse de la table
x=?Onne trouve pas la va leurde xdirectement dans la table de la loi normale carF(x)<0;5
ainsixestnégatif.Problème 2:Trouverxqui vérifie P[Zx] =F(x) =0;146Commex<0, on utilise la symétrie de la loi normale:F(x) =1F(jxj):On cherchejxj dans la table avecF(jxj) =10;146=0;854
z:::5 6:::. .....1;0:::0;85310;8554:::1;1Commexest négatif, on obtient:1;05 jxj 1;061;06x 1;05S.Herrmann (UBFC)Loi normale11 / 17
Lecture inverse de la table
x=?5%Zfluctuation journalière de la tension artérielle systolique d"un individu, on supposeZ N(0;1).Trouver à partir de quel niveau excep- tionnel d"augmentation de la tension artérielle, le patient doit absolument venir consulter.Problème 3:Trouverxqui vérifie P[Z>x] =5%Il suffit de l"exprimer à l"aide deF: on sait par symétrie qu"on cherchex avecF(x) =95%. z:::4 5:::. .....1;6:::0;94950;9505:::1;7(exceptionnel: se voit dans moins de 5%des cas ici).La valeur recherchée est juste au milieu des deux valeurs de la table :x1;645S.Herrmann (UBFC)Loi normale12 / 17
Lecture inverse de la table : utilisation de la calculatrice Exemple : calculerxpour queF(x) =95% =0;95.Calculatrice Casio:Dans MENU, choisir STAT,
puis dans DIST, choisirNORMpuisInvN .Normal inverse
Data : Variable
Tail : Left
Area : 0.95
: 1 : 0Save Res : None
ExécuterinvNorm(0.95,0,1)
1.64485363Calculatrice TI:
Taper DISTRIB(2ndepuisvar),
choisir l"item : invNo rm.S.Herrmann (UBFC)Loi normale13 / 17
Loi normale générale
Dans de nombreuses situations, les variables continues ne suivent pas la loi normale centrée réduiteN(0;1)mais une loi normale générale dépendant de deux paramètreset.Une loi de référenceN(;)X N(;)correspond à une variable de densité f(x) =1p22exp (x)222 :Même forme de courbe mais décalée.x0 La hauteur de la courbe et la largeur de la cloche est modifiée (cela dépend du paramètre) ainsi que la localisation du sommet de la cloche (enx=au lieu dex=0).S.Herrmann (UBFC)Loi normale14 / 17 Lien entreN(;)etN(0;1)Etant donnée une variable aléatoireXet deux nombreset. On construit alors une nouvelle variable: Z=X AlorsX N(;)est équivalent àZ N(0;1):Rappel: on utilisera toujours la lettreZpour désigner une variable aléatoire de
loi normalecentrée et réduite.En particulier: siX N(;),lamo yennede la va riableXestm(X) =l"écart-typede Xests(X) =.Application:pour calculerP(aXb), il suffit de transformer la variableX
en une variableZet utiliser les différents calculs effectués jusque là.S.Herrmann (UBFC)Loi normale15 / 17
Exemple :on dispose d"une variable aléatoireX N(3;4). Quelle est la probabilité que 1X10 ?L"idée est de remplacerX N(3;4)parZ=X34 qui suit une loi normale centrée réduite de fonction de répartitionF.P[1X10] =Ph134
X34 1034i =Ph134 Z1034 i =P[0;5Z1;75] =F(1;75)F(0;5) =F(1;75)1+F(0;5)
0;95991+0;69150;6514X110P[1X10]Z0:51:75F(1;75)F(0;5)S.Herrmann (UBFC)Loi normale16 / 17
Exemple de problème inverse:on dispose d"une variable aléatoire X N(3;7). Quelle est la valeur du premier quartileQ1?Définition :le premierqua rtileQ1est défini parP[XQ1] =0;25le deuxième quartileQ2correspond à la médiane :P[XQ2] =0;50le troisième quartileQ3correspond àP[XQ3] =0;75.RemplacerX N(3;7)parZ=X37
qui suit une loi normale centrée réduite.0;25=P[XQ1] =PhX37 Q137 i =Ph ZQ137 i =FQ137 :On remarque que Q137 <0 et doncF Q 137=1F Q137
1on chercheztel queF(z) =0;75. On trouve (calculatrice)
z0;6752on obtientQ1à l"aide de l"équationQ137 =z0;675.Ainsi Q1370;675 1;725S.Herrmann (UBFC)Loi normale17 / 17
Effectifs théoriques pour une loi normale
PourXune variable aléatoire de loi connue,...on peut considérernobservations de la variable (échantillon de taillen), les
répartir dans différentes classes (variable continue) et comparer les effectifs observés avecles effectifs théoriquesde chaque classe (procédure particulièrepour la première et la dernière classe).Exemple:leQI par rangd"un individu ouQI standardest une variable
aléatoire qui suit une loi normale de moyenne 100 et d"écart-type 15.On considère un échantillon de 200 individus et on observe qu"il est possible de
les répartir dans les classesclasse[45;85[[85;100[[100;115[[115;145[total effectifs observés29708021200 effectifs théoriques????200 En théorie, combien devrait on avoir d"individus dans la première classe ? la seconde ? etc.S.Herrmann (UBFC)Loi normale18 / 17
1comme la loi de la variable peut prendre toutes les valeurs réelles, il faut
faire unepremière transformation des classes:classe[45;85[[85;100[[100;115[[115;145[total effectifs observés29708021200 effectifs théoriques????200 classe<85[85;100[[100;115[115total effectifs observés29708021200 effectifs théoriques????200 Cette transformation ne change pas du tout les effectifs observés.2Pour chaque classe, on calcule la probabilité queXsoit dans la classe et on
multiplie par la taille de l"échantillonn=200 :effectif théo rique.P[X<85] =Ph
Z<8510015
i =P[Z<1]0;1587 On en déduit l"effectif théorique de la première classe : effectif th. 0;158720031;7Les effectifs théoriques ne sont pas des nombres entiers !S.Herrmann (UBFC)Loi normale19 / 17
1comme la loi de la variable peut prendre toutes les valeurs réelles, il faut
faire unepremière transformation des classes:classe[45;85[[85;100[[100;115[[115;145[total effectifs observés29708021200 effectifs théoriques????200 classe<85[85;100[[100;115[115total effectifs observés29708021200 effectifs théoriques31,768,368,331,7200 Cette transformation ne change pas du tout les effectifs observés.2Pour chaque classe, on calcule la probabilité queXsoit dans la classe et on
multiplie par la taille de l"échantillonn=200 :effectif théo rique.P[X<85] =Ph
Z<8510015
i =P[Z<1]0;1587 On en déduit l"effectif théorique de la première classe : effectif th. 0;158720031;7Les effectifs théoriques ne sont pas des nombres entiers !S.Herrmann (UBFC)Loi normale20 / 17
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