Lois discrètes

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La page lois discrètes du module Data Analysis vous permet d’afficher la représentation théorique des 3 principales distributions ou lois discrètes:

Lois hypergéométriques:

💡Définition : Loi hypergéométrique

Les paramètres sont:

  • N: Nombre d’échantillon total
  • D: Nombre de défaut total
  • n: Nombre d’échantillon prélevé
  • x: Nombre de défaut prélevé
  • Probabilité cumulée: Probabilité de prélever x défauts ou moins
  • D min: Nombre de défaut minimum dans l’échantillon total (à 95%)
  • D max: Nombre de défaut maximum dans l’échantillon total (à 95%)

Lois binomiales:

💡Définition : Loi binomiale

Les paramètres sont:

  • p: probabilité de défaut
  • n: Nombre d’échantillon prélevé
  • x: Nombre de défaut prélevé
  • Probabilité cumulée: Probabilité de prélever x défauts ou moins
  • p min: probabilité de défaut minimum (à 95%)
  • p max: probabilité de défaut maximum (à 95%)

Lois de poisson :

💡Définition : Loi de Poisson

Les paramètres sont:

  • lambda: paramètre lambda de la loi de poisson
  • x: Nombre de défaut prélevé
  • Probabilité cumulée: Probabilité de prélever x défauts ou moins
  • lambda min: lambda minimum (à 95%)
  • lambda max: lambda maximum (à 95%)