Table des Matières
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Lois de probabilité
Loi de
probabilité
normale
Loi de
t
de
probabilité
Student
Loi de
probabilité χ
2
Loi de
F
probabilité
k Lois de probabilité (discrète)
Lois de probabilité
Loi binomiale
Loi de Poisson
Loi de répartition dans
l'espace
Loi de répartition
hypergéométrique
Lois de probabilité
Loi binomiale
Loi de Poisson
Loi de répartition dans
l'espace
Loi de répartition
hypergéométrique
Lois de probabilité cumulée inverse
∫
Upper
p =
p
x
dx
(
)
–∞
tail = Left
x
(1–p)
p(x) =
C
p
n
x
μ
μ
×
x
–
e
p(x) =
x!
x – 1
p(x) = p(1– p)
×
C
N – M
M
x
p(x) =
C
N
n
n
: Nombre d'éléments extraits d'une population (0
M
: Nombre d'éléments contenus dans l'attribut A (0
N
: Nombre d'éléments de la population (
Probabilité cumulée
X
Σ
p
p
=
x=0
X
Σ
p
p
=
x=1
X
Σ
p
p
=
x=0
∞
∫
p =
p
x
dx
(
)
Lower
tail = Right
∞
∫
p =
p
x
dx
(
)
Lower
Probabilité
n – x
(x = 0, 1, ·······, n)
(x = 0, 1, 2, ···)
(x = 1, 2, 3, ···)
C
n – x
Lois de probabilité cumulée inverse
x
(
)
x
(
)
x
(
)
6-58
∫
Upper
p =
p
x
dx
(
)
Lower
tail = Central
n
: nombre d'essais
μ : moyenne ( μ > 0)
x
entier)
M
entier)
n
N
M
N
,
entier)
X
Σ
H
p
p
x
(
)
x=0
X
Σ
H
p
p
x
(
)
x=1
X
Σ
H
p
p
x
(
)
x=0
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