La "loi normale", également connue sous le nom de "distribution normale" ou "distribution gaussienne", est une distribution de probabilité continue qui est symétrique par rapport à sa moyenne, en forme de cloche. Elle est définie par deux paramètres: la moyenne (µ) et l'écart-type (σ). La fonction de densité de probabilité de la loi normale est donnée par la formule:
f(x)=(1/σ(rc(2π))e^-0,5((x-µ)²/σ)

x est la variable aléatoire,

μ est la moyenne,

σ est l'écart-type,

π est la constante mathématique pi (environ 3.14159),

e est la base du logarithme naturel (environ 2.71828).
La distribution normale est souvent utilisée dans la modélisation statistique en raison de ses propriétés mathématiques bien définies. Elle est couramment utilisée dans divers domaines, tels que la statistique, la finance, la physique, la biologie, etc.

La courbe en forme de cloche de la distribution normale est symétrique autour de sa moyenne, et elle est déterminée par l'écart-type, qui mesure la dispersion des valeurs par rapport à la moyenne. Environ 68% des données se situent dans un intervalle d'un écart-type de la moyenne, 95% dans un intervalle de deux écart-types, et 99.7% dans un intervalle de trois écart-types. Cela fait de la distribution normale un outil puissant pour comprendre la répartition des données dans une population.

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