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Loi Normale généralisée N(μ, σ²)

Définition

Soit mm et σ\sigma deux réels 

Propriété

Soit XX une variable aléatoire suivant la loi normale N(μ;σ2)N(\mu ; \sigma^2). On a alors : E(X)=μ,V(X)=σ2E(X) = \mu, V(X) = \sigma^2 et σ(X)=σ\sigma(X) = \sigma.

Propriété

Soit XX une variable aléatoire suivant la loi normale N(μ;σ2)N(\mu ; \sigma^2). On a alors :

  • P(X[μσ;μ+σ])0,68P(X \in [\mu - \sigma ; \mu + \sigma]) \approx 0,68

  • P(X[μ2σ;μ+2σ])0,954P(X \in [\mu - 2\sigma ; \mu + 2\sigma]) \approx 0,954

  • P(X[μ3σ;μ+3σ])0,997P(X \in [\mu - 3\sigma ; \mu + 3\sigma]) \approx 0,997.

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Commentaires

ClaireJgr

0
il y a 5 ans
syma !
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Nicolas

0
il y a 5 ans
propre
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jessica

0
il y a 5 ans
dsl mais jai rien compris cette fois :(
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Pr.Shadoko

0
il y a 3 ans
Pour résumer, tu as une courbe de Gauss. Il faut calculer une aire. Le centre de ta courbe de Gauss, c'est ta moyenne, ton espérance (E). Si tu veux calculer l'aire sous la courbe entre E - 1écart-type et E + 1écart-type, la réponse est 68% (de l'aire de la courbe). Pour une intervalle de -2écarts-type à +2écarts-type, c'est 95%. Et pour 3écarts-type, c'est 99.7%. En gros, il faut que tu saches :  - Ce qu'est une courbe de Gauss  - Ce qu'est un écart-type Et ensuite, tu peux apprendre par coeur les trois nombres de la règle "Empirique" : 0.68, 0.95, 0.997. C'est ok ?
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