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d'écart-type σ On la note N (µ, σ) Cas particulier µ = 0 et σ = 1 : loi normale centrée/réduite Lorsque l'on suppose qu'une variable X suit le mod`ele de la loi  



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Pour une variable aléatoire X suivant la loi binomiale Elle a pour écart-type en bleu, la densité de la loi normale N(0 , 1) d'espérance 0 et d'écart-type 1 ;



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La description d'une loi continue diffère de celles des lois discrètes puisque pour une variable aléatoire continue X, la probabilité que X prenne une valeur bien 



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type de l'échantillon) pour estimer l'écart-type σ de la population (voir le §3) Noter qu'on la loi binomiale B(n, p), d'espérance µ = np et d'écart-type σ = √ npq



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22 jui 2010 · Elle est définie pour – ∞ < x < + ∞ Les deux paramètres μ et σ de la ddp sont respectivement la moyenne et l'écart type de X Plus que la 



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Puisque l'écart-type a diminué, les valeurs se sont resserrées autour de la moyenne La variable Z10 prend un nombre fini de valeurs z0, z1, , z10 C'est une 



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Syntaxe de l'instruction : normalFrep(Valeur inf, Valeur sup, moyenne, écart type) Attention, le paramètre utilisé en terminale est la variance et non pas l'écart type  



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Exemple 3 On suppose que X suit la loi N(18,4), c'est-`a-dire la loi normale avec moyenne 18 et avec varance 4, donc écart-type 2, et on veut trouver P[16 72 



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Son écart-type σX est la racine positive de la variance 1 2 Lois usuelles 1 2 1 Loi normale ou loi de Gauss Une variable aléatoire réelle X suit 

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