Casio GRAPH35+ E II Mode D'emploi page 219

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
∫
Sup
p =
p x dx
( )
–∞
tail = Gauche
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'essais de la population (0
M
: Nombre de réussites dans la population (0
N
: Taille 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
( )
Inf
tail = Droit
∞
∫
p = p x dx
( )
Inf
Probabilité
n – x
(x = 0, 1, ·······, n)
(x = 0, 1, 2, ···)
(x = 1, 2, 3, ···)
C
n – x
n N M
,
Lois de probabilité cumulée inverse
x
( )
x
( )
x
( )
6-58
∫
Sup
p =
p x dx
( )
Inf
tail = Central
n
: nombre d'essais
μ : moyenne ( μ > 0)
n
entier)
M
entier)
N
entier)
X
Σ
p H p x
( )
x=0
X
Σ
p H p x
( )
x=1
X
Σ
p H p x
( )
x=0