Distributions de probabilité
Sélectionner le modèle de distribution
Intervalle de probabilité :
$\le Z \le$
* Veuillez spécifier les bornes inférieure et supérieure du score Z (ex. : de -1,96 à 1,96).
Visualisation de la fonction de densité / masse de probabilité
💡 Contexte mathématique : Distributions de probabilité
Loi normale centrée réduite : Une distribution de probabilité continue en forme de cloche de moyenne $\mu = 0$ et d'écart-type $\sigma = 1$. La fonction de densité de probabilité est donnée par $f(z) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}} e^{-\frac{z^2}{2}}$. Une intégration numérique est utilisée pour calculer la probabilité cumulative.
Loi binomiale : Une distribution de probabilité discrète décrivant le nombre de succès lors de $n$ essais indépendants avec une probabilité de succès $p$. La fonction de masse de probabilité est donnée par $P(X=k) = {}_n\mathrm{C}_k \, p^k (1-p)^{n-k}$.