Fiche pratique | Réf : 1455

Introduction aux propriétés des lois de probabilité

Auteur(s) : Laurent LEBLOND

Date de publication : 19 févr. 2015

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  • Laurent LEBLOND : Expert en Statistique Industrielle, Direction Qualité du Groupe PSA Peugeot Citroën

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MOTS-CLÉS

Échantillon   |   statistique   |   inférence   |   estimateur   |   intervalle de confiance   |   moyenne   |   écart-type   |   variance   |   loi de répartition   |   Uniforme   |   Normale   |   Student   |   Khi-Deux   |   Fisher-Snédécor   |   histogramme.

DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/f-1455

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L’objectif de cette fiche est de développer la notion de loi de probabilité et d’observer différentes lois de probabilité. Certaines des lois que le métrologue rencontrera sont connues et modélisées (lois théoriques). Leurs propriétés sont fréquemment utilisées et sont décrites ici. D’autres peuvent ne s’appuyer que sur des observations expérimentales (lois empiriques). Cette fiche permet de comprendre les propriétés des lois de probabilité.

Étapes :

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Aller plus loin

Bibliographie

  • Statistique théorique et appliquée, 2e édition, Dagnelie P, De Bœck Université, 2007
  • Introductory Statistics with R, Dalgaardp, Springer, 2008
  • Statistique, la théorie et ses applications, Springer, 2004
  • Applied Statistices and Probability for Engineers, 4eédition, Montgomery D.C & Runger G.C, Whiley, 2007
  • Introduction à la statistique, 3e édition, Morgenthaler S., Presses polytechniques et universitaires romandes, 2007
  • Probabilités, analyse de données et statistiques, 2e édition, Saporta G, Technip, 2006
  • Tests de normalité, techniques empiriques et tests statistiques, Ricco Rakotomalala, document en ligne (Droite de Henry, Test du Khi Deux, Shapiro Wilk, Anderson Darling, Ryan-Joiner)

Glossaire

Variable d’intérêt

Variable qui fait l’objet de l’étude statistique et dont on recueille, observe ou mesure, la valeur sur chaque entité d’un échantillon.


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Documents

  • Écart-type versus étendue
    Ce fichier Excel permet de simuler des échantillons d’une loi normale afin de comprendre l’intérêt de connaître un écart-type plutôt que de se limiter à une étendue entre la valeur minimale et la valeur maximale d’un échantillon.

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