« Théorème central limite » : différence entre les versions

Dernière version du 11 février 2024 à 23:28

Définition

Théorème qui établit la convergence en loi de la somme d'une suite de variables aléatoires vers la loi normale.

Ce théorème et ses généralisations offrent une explication de l'omniprésence de la loi normale dans la nature : de nombreux phénomènes sont dus à l'addition d'un grand nombre de petites perturbations aléatoires.

Français

théorème central limite

théorème limite central

théorème de la limite centrale

théorème de la limite centrée

premier théorème limite

théorème de Lévy

Anglais

central limit theorem first limit theorem

Lévy's theorem

Sources

Source : ISI Glossaire

Source : ISI

Source : ISI Glossaire

Source : ISI

Source : Wikipédia

Source : TERMIUM Plus

Source : DeepAI.org

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+== Définition ==
+Théorème qui établit la convergence en loi de la somme d'une suite de variables aléatoires vers la loi normale.
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+Ce théorème et ses généralisations offrent une explication de l'omniprésence de la loi normale dans la nature : de nombreux phénomènes sont dus à l'addition d'un grand nombre de petites perturbations aléatoires.
-XXXXXXXXX
 == Français ==
-''' XXXXXXXXX '''
+'''théorème central limite'''
+'''théorème limite central'''
+'''théorème de la limite centrale'''
+'''théorème de la limite centrée'''
+'''premier théorème limite'''
+'''théorème de Lévy'''
 == Anglais ==
-''' Central Limit Theorem'''
+''' central limit theorem'''
+'''
+first limit theorem'''
+'''Lévy's theorem'''
-The Central Limit Theorem states that the distribution of various independent observation means approaches a normal distribution model as the sample size gets larger, regardless of the population distribution’s statistical shape.
-Moreover, the theory demonstrates that as the sample size increase, even across multiple unrelated datasets, so increases the accuracy of the population mean estimate.
+==Sources==
+[https://www.isi-web.org/glossary?language=2  Source : ISI Glossaire ]
-For example, calculating the mean of a sample is only an estimate of the mean of the population distribution. So there will always be some margin of error. However, if you draw multiple independent samples and then graph all of their means, the distribution of those sample means will form a Normal, or Gaussian distribution.
+[https://isi.cbs.nl/glossary/term504.htm  Source : ISI ]
-On the same token, if you take the average of every standard deviation observation in your sample, then you’ll find the exact standard deviation for your entire population.
+[https://www.isi-web.org/glossary?language=2  Source : ISI Glossaire ]
+[https://isi.cbs.nl/glossary/term1264.htm  Source : ISI ]
-<small>
+[https://fr.wikipedia.org/wiki/Th%C3%A9or%C3%A8me_central_limite  Source : Wikipédia ]
+[https://www.btb.termiumplus.gc.ca/tpv2alpha/alpha-fra.html?lang=fra&i=1&srchtxt=THEOREME+CENTRAL+LIMITE&codom2nd_wet=1#resultrecs  Source : TERMIUM Plus ]
 [https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/central-limit-theorem  Source : DeepAI.org ]
-[[Catégorie:vocabulary]]
+[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]