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En théorie des probabilités et en statistique, la '''loi normale''' est l'une des lois de probabilité les plus adaptées pour modéliser des phénomènes naturels issus de plusieurs événements aléatoires. Elle est également appelée '''loi gaussienne''', '''loi de Gauss''' ou '''loi de Laplace-Gauss''' des noms de Laplace (1749-1827) et Gauss (1777-1855), deux mathématiciens, astronomes et physiciens qui l'ont étudiée. | |||
Plus formellement, c'est une loi de probabilité absolument continue qui dépend de deux paramètres : son espérance, un nombre réel noté ''μ'', et son écart type, un nombre réel positif noté ''σ''. | |||
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==Anglais== | ==Anglais== | ||
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'''Gaussian distribution''' | |||
==Sources== | |||
[https://dataanalyticspost.com/Lexique/ Source: Data Analytics post, ''Loi gaussienne''.] | |||
[https:// | [https://fr.wikipedia.org/wiki/Loi_normale Source: Wikipedia, Loi normale.] | ||
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Dernière version du 28 janvier 2024 à 10:30
Définition
En théorie des probabilités et en statistique, la loi normale est l'une des lois de probabilité les plus adaptées pour modéliser des phénomènes naturels issus de plusieurs événements aléatoires. Elle est également appelée loi gaussienne, loi de Gauss ou loi de Laplace-Gauss des noms de Laplace (1749-1827) et Gauss (1777-1855), deux mathématiciens, astronomes et physiciens qui l'ont étudiée.
Plus formellement, c'est une loi de probabilité absolument continue qui dépend de deux paramètres : son espérance, un nombre réel noté μ, et son écart type, un nombre réel positif noté σ.
voir : Distribution normale
Français
loi normale
loi de Gauss
loi gaussienne
loi de Laplace-Gauss
Anglais
Normal distribution
Gauss's law
Gaussian distribution
Sources
Contributeurs: Jacques Barolet, wiki
