Lois normales

Fondements de la probabilité en Python

Alexander A. Ramírez M.

CEO @ Synergy Vision

Modéliser des mesures

Mesures pouvant suivre une loi normale

Densité normale pour la taille des hommes et des femmes

Densité de probabilité normale standard

$$ $$ Densité normale standard à -1

$$ $$ Densité normale standard à 0

$$ $$ Densité normale standard

$$ $$ Probabilité normale standard comme aire

Forme symétrique de la densité normale

Moyenne d'une densité normale

Densité normale avec une moyenne de 1

Densité normale avec une moyenne de -2

Densité normale avec un écart-type de 0,64

Densité normale avec un écart-type de 1

Densité normale avec un écart-type de 2

Probabilité d'être à 1 écart-type de la moyenne

Probabilité d'être à 2 écarts-types de la moyenne

Probabilité d'être à 3 écarts-types de la moyenne

# Importer norm, matplotlib.pyplot et seaborn
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Créer l'échantillon avec norm.rvs()
sample = norm.rvs(loc=0, scale=1, size=10000, random_state=13)

# Tracer l'échantillon
sns.distplot(sample)
plt.show()

Densité de probabilité d'un échantillon

Fondements de la probabilité en Python