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  loi de distribution (variable aléatoire)

 


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Auteur Sujet :

loi de distribution (variable aléatoire)

n°2626081
mati123
Posté le 04-03-2010 à 00:12:49  profilanswer
 

Bonjour,
 
Quelqu'un pourrait m'aider à régler ce problème svp ? J'ai beau essayé mais je ne sais pas comment m'y prendre, comment raisonner sur ce pb !!
 
1 variable aléatoire suit une loi normale de valeur centrale 3 et d'écart type 2.5. Quelle proportion des effectifs de la variable aléatoire est comprise entre les valeurs 0 et 6 ?
 
Merci d'avance pr vos explications et votre aide.

Message cité 1 fois
Message édité par mati123 le 04-03-2010 à 00:14:36
mood
Publicité
Posté le 04-03-2010 à 00:12:49  profilanswer
 

n°2626325
genious_00​3
Qui vivra verra
Posté le 04-03-2010 à 13:33:23  profilanswer
 

mati123 a écrit :

Bonjour,
 
Quelqu'un pourrait m'aider à régler ce problème svp ? J'ai beau essayé mais je ne sais pas comment m'y prendre, comment raisonner sur ce pb !!
 
1 variable aléatoire suit une loi normale de valeur centrale 3 et d'écart type 2.5. Quelle proportion des effectifs de la variable aléatoire est comprise entre les valeurs 0 et 6 ?
 
Merci d'avance pr vos explications et votre aide.


 
Soit X ta v.a gaussienne, notons m sa moyenne et sigma son écart-type.
P(X appartienne à [a;b]) = ?

n°2628602
Gato66
Posté le 06-03-2010 à 13:47:50  profilanswer
 

Salut ,

 

la question est mal posée ; si on note X la variable aléatoire , suivant ici par hypothèse la loi normale de moyenne 3 et d'écart-type 2,5 , il est en fait demandé :
quelle est la probabilité que X prenne une valeur dans l'intervalle [0 ;6 ] ?

 

On commence par définir une variable aléatoire T par : T=(X-3)/2,5

 

Cette variable T suit elle aussi une loi normale mais de moyenne 0 (elle est centrée du fait que retrancher 3 constitue un "centrage" ) et d'écart type 1 (diviser par 2,5 est une "réduction" ).

 

Examinons maintenant l'événement 0<X<6  (peu importe que les inégalités soient larges ou strictes car il s'agit ici d'une variable suivant une loi à densité).

 

La condition 0<X<6 est équivalente à -3<X-3<3 elle même équivalente à -3/2.5<(X-3)/2.5<3/2.5 soit finalement à -3/2.5<T<3/2.5

 

La probabilité de l'événement 0<X<6 est donc égale à celle de l'événement -3/2.5<T<3/2.5 soit plus simplement -1.2<T<1.2

 



Message édité par Gato66 le 06-03-2010 à 13:59:54
n°2628741
blazkowicz
Posté le 06-03-2010 à 15:02:25  profilanswer
 

Le calcul est sur wikipedia :D :D  (si je ne me tromp pas et que la valeur moyenne 3 est l'espérence de la gaussienne)

n°2628775
Gato66
Posté le 06-03-2010 à 15:19:30  profilanswer
 

Il faut ensuite utiliser la table de la loi normale centrée réduite ainsi que la fonction de répartition PI de toute variable aléatoire suivant la loi normale centrée réduite.

 

Si X suit une loi normale de moyenne m et d'écart type s (cf la densité correspondante) alors l'espérance de X est m et son écart type est s ; d'où le choix cohérent d'appellation des paramètres m et s.


Message édité par Gato66 le 06-03-2010 à 15:20:15
n°2631290
Gato66
Posté le 09-03-2010 à 12:38:35  profilanswer
 

Plus personne ?

n°2631822
cybergamer​30
Posté le 09-03-2010 à 22:23:40  profilanswer
 

T'es bien gentil de lui faire l'application numérique alors qu'il ne connais même pas ses formules :o


Message édité par cybergamer30 le 09-03-2010 à 22:23:59

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