La loi normale
Pour la tracer `a la calculatrice/ordinateur y = 1 ??2? exp. (. ?. (x ? µ)2. 2?2. ) . Cette formule n'est pas utile pour ce cours ! Chapitre 3. 2012–2013
LOI NORMALE
Le célèbre mathématicien allemand Carl Friedrich Gauss (1777 ; 1855) conçoit une loi statistique continue
Loi normale
Loi normale. Casio. Graph 35+ ? On suppose que la masse (en kg) d'un bébé à la naissance suit la loi normale de paramètre m = 3
Loi normale
Loi normale. TI-82 Stats.fr ? On suppose que la masse (en kg) d'un bébé à la naissance suit la loi normale de paramètre m = 3
Chapitre 4 : La loi normale
Les principes de calcul des probabilités pour la loi normale sont: si x ? 0 alors la valeur F(x) est lue dans la table du formulaire.
7 Loi normale ou loi de Laplace-Gauss
22-06-2010 Les deux paramètres ? et ? de la ddp sont respectivement la moyenne et l'écart type de X. Plus que la formule (qui n'est pas utilisée en ...
Introduction de la loi normale centrée réduite
Soit X une variable aléatoire suivant la loi normale centrée réduite et soit a et b deux usuelles ; il n'y a pas de formule de calcul de P(a ? X ? b).
Quelques rappels sur les intervalles de confiance
Dans ce cas la distribution de la moyenne empirique tend vers une loi normale d'après le théorème central limite. On parlera d'intervalle de confiance
Probabilités Loi normale TI-83 Premium CE
Loi normale. TI-83 Premium. CE. On suppose que la masse (en kg) X d'un bébé à la naissance suit la loi normale de paramètre m = 3
a) Sélectionner le menu des distributions des lois de probabilités 2 +
Lorsque X suit une loi normale de moyenne m = 58 et d'écart type ? = 6. La formule suivante. =LOI.NORMALE(50;58;6;VRAI) affichera la valeur 0912113 ...
[PDF] La loi normale
Pour chaque µ ? il existe une loi normale de moyenne µ et d'écart-type ? Cette formule n'est pas utile pour ce cours ! Chapitre 3 2012–2013
[PDF] LOI NORMALE - maths et tiques
L'adjectif « normale » s'explique par le fait que cette loi décrit et modélise des situations statistiques aléatoires concrètes et naturelles Prenons par
[PDF] Table de la loi normale
La table qui appara?t `a la page suivante nous permet de trouver la surface `a gauche d'une valeur donnée sous la densité de la loi normale de moyenne 0 et
[PDF] loi normale - Lycée Les Iscles
Principe de base : Quelles que soient les nombres a et b avec a
[PDF] LA LOI NORMALE
La loi normale s 'applique en général à une variable aléatoire continue représentée par l'ensemble des valeurs qu'elle prend n'est pas
[PDF] Loi Normale
La loi normale est la loi la plus importante des probabilités et des statistiques Définition Soient m et ? deux réels avec ?>0 On dit qu'une variable
[PDF] 7 Loi normale ou loi de Laplace-Gauss - EM consulte
22 jui 2010 · Une variable aléatoire X suit une loi normale1 ou loi de Laplace-Gauss ou loi de Gauss si sa ddp s'écrit : Elle est définie pour – ? < x < +
[PDF] TABLE DE LA LOI NORMALE CENTREE REDUITE
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 0 04)
[PDF] Terminale S - Loi normale - Parfenoff org
La fonction ? est continue et à valeurs strictement positives sur ? ? Sa courbe représentative est symétrique par rapport à l'axe des ordonnées
[PDF] 7 Loi normale et théor`eme central limite - GERAD
Loi normale 2 Loi normale centrée réduite 3 Approximation d'une binomiale 4 Loi lognormale 5 Théor`emes limites MTH2302D: loi normale
Comment calculer la loi normale ?
Pour le calcul de P (X ? a) dans le cas ou X suit une loi N (?, ?²) : On utilise la propriété suivante : Si x ? ?, on utilise P (X ? x) = 0,5+ P (? ? X ? x). Si x ? ?, on utilise P (X ? x) = 0,5- P (x ? X ? ?).Comment appliquer la loi normale ?
Étant donnée une variable aléatoire suivant la loi normale de moyenne et d'écart-type , on peut la centrer et la réduire en utilisant la formule = ? . Étant donnée une valeur d'une variable aléatoire, sa cote est = ? . La probabilité associée à la cote est ( ? ) .Comment expliquer la loi normale ?
La loi normale, ou distribution normale, définit une représentation de données selon laquelle la plupart des valeurs sont regroupées autour de la moyenne et les autres s'en écartent symétriquement des deux côtés.- Si suit une loi normale de moyenne et d'écart-type , alors ( ) = ? ? ? .
![Chapitre 4 : La loi normale Chapitre 4 : La loi normale](https://pdfprof.com/Listes/17/23420-17stat-seance2-loi-normale-trans.pdf.pdf.jpg)
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 !quotesdbs_dbs29.pdfusesText_35[PDF] calcul de la latitude
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