La page lois continues du module Data Analysis vous permet d’afficher la représentation théorique de 3 distributions:
Distribution normale:
💡Définition : Loi normale
Les paramètres sont:
- Moyenne: Moyenne de l’échantillon
- Sigma: Ecart type de l’échantillon
- Limite inférieure: Valeur de la tolérance minimale
- Limite inférieure: Valeur de la tolérance maximale
- < Limite inf: Probabilité d’obtenir une valeur inférieure à la tolérance minimale
- Limite sup: Probabilité d’obtenir une valeur supérieur à la tolérance maximale
Distribution de student:
💡Définition : Loi de Student
Les paramètres sont:
- Moyenne: Moyenne de l’échantillon
- Sigma: Ecart type de l’échantillon
- DDl: Nombre de degré de liberté de la distribution
- Limite inférieure: Valeur de la tolérance minimale
- Limite inférieure: Valeur de la tolérance maximale
- < Limite inf: Probabilité d’obtenir une valeur inférieure à la tolérance minimale
- Limite sup: Probabilité d’obtenir une valeur supérieur à la tolérance maximale
Distribution de chi2:
💡Définition : Loi du χ²
Les paramètres sont:
- DDl: Nombre de degré de liberté de la distribution
- Limite inférieure: Valeur de la tolérance minimale
- Limite inférieure: Valeur de la tolérance maximale
- Limite inf: Probabilité d’obtenir une valeur inférieure à la tolérance minimale
- Limite sup: Probabilité d’obtenir une valeur supérieur à la tolérance maximale