I lois de probabilité (discrète) – Casio GRAPH 25+ Pro Manuel d'utilisation

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6-57

Lois de probabilité

Lois de probabilité cumulée inverse

Loi de
probabilité
normale

p

=

p

(

x

)

dx

Upper





p

=

p

(

x

)

dx

Lower





p

=

p

(

x

)

dx

Upper

Lower



tail = Left

tail = Right

tail = Central

Loi de
probabilité

t

de

Student

p

=

p

(

x

)

dx

Lower





Loi de
probabilité

C

2

Loi de
probabilité

F

I Lois de probabilité (discrète)

Lois de probabilité

Probabilité

Loi binomiale

p

(x) =

n

C

x

p

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

M : moyenne ( M  0)

Loi de répartition dans
l’espace

p

(x)

= p(1– p)

x

– 1

(x = 1, 2, 3, ···)

Loi de répartition
hypergéométrique

p

(x) =

M

C

x

×

N

M

C

n

x

N

C

n

n

: Nombre d’éléments extraits d’une population (0



x

entier)

M

: Nombre d’éléments contenus dans l’attribut A (0



M

entier)

N

: Nombre d’éléments de la population (

n



N

,

M



N

entier)

Lois de probabilité

Probabilité cumulée

Lois de probabilité cumulée inverse

Loi binomiale

p

=



p

(

x

)

x=0

X

p

H



p

(

x

)

x=0

X

Loi de Poisson

Loi de répartition dans
l’espace

p

=



p

(

x

)

x=1

X

p

H



p

(

x

)

x=1

X

Loi de répartition
hypergéométrique

p

=



p

(

x

)

x=0

X

p

H



p

(

x

)

x=0

X

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