Calculateur du Théorème Central Limite

Q: Qu'est-ce que le théorème central limite (TCL) ?

Le théorème central limite stipule que la distribution d'échantillonnage de la moyenne de l'échantillon se rapproche d'une distribution normale à mesure que la taille de l'échantillon augmente, quelle que soit la distribution d'origine de la population. Cela se produit lorsque n >= 30, et la moyenne de l'échantillon suit N(mu, sigma/sqrt(n)), où mu est la moyenne de la population et sigma est l'écart-type de la population.

Q: Qu'est-ce que l'erreur type (SE) dans le théorème central limite ?

L'erreur type (SE) est l'écart-type de la distribution d'échantillonnage de la moyenne de l'échantillon. Elle est calculée comme SE = sigma / sqrt(n), où sigma est l'écart-type de la population et n est la taille de l'échantillon. L'erreur type mesure à quel point la moyenne de l'échantillon est censée varier d'un échantillon à l'autre.

Q: Comment calculer une probabilité à l'aide du théorème central limite ?

Pour calculer une probabilité à l'aide du TCL : 1) Calculez l'erreur type : SE = sigma/sqrt(n). 2) Convertissez votre valeur en score Z : Z = (x - mu)/SE. 3) Cherchez la probabilité dans la table de distribution normale standard ou utilisez un calculateur. Pour un intervalle, calculez P(x1 <= X <= x2) = P(Z1 <= Z <= Z2).

Q: Quelle taille d'échantillon est nécessaire pour que le théorème central limite s'applique ?

En général, une taille d'échantillon de n >= 30 est considérée comme suffisante pour que le TCL s'applique, quelle que soit la distribution de la population. Cependant, si la population est déjà normalement distribuée, le TCL s'applique pour n'importe quelle taille d'échantillon. Pour les populations très asymétriques, des échantillons plus grands (n >= 50 ou plus) peuvent être nécessaires.

Q: Quelle est la différence entre l'écart-type de la population et l'erreur type ?

L'écart-type de la population (sigma) mesure la dispersion des valeurs individuelles dans une population. L'erreur type (SE) mesure la dispersion des moyennes d'échantillons autour de la moyenne de la population. SE = sigma/sqrt(n), donc SE est toujours inférieur à sigma et diminue à mesure que la taille de l'échantillon augmente.

Calculez des probabilités à l'aide du théorème central limite (TCL) avec des visualisations interactives, des solutions étape par étape et des calculs de score Z pour les moyennes d'échantillons.

Calculateur du Théorème Central Limite

Calculez les probabilités pour les moyennes d'échantillons avec des solutions étape par étape

Exemples rapides

Scores d'examen Test de QI Fabrication Unilatéral droit

Moyenne de la population μ

Écart-type σ

Taille d'échantillon n

Limite inférieure x₁ (optionnel)

Limite supérieure x₂ (optionnel)

Astuce : Entrez les deux limites pour la probabilité d'intervalle P(x₁ ≤ X̄ ≤ x₂), seulement la limite inférieure pour P(X̄ ≤ x₁), ou seulement la limite supérieure pour P(X̄ ≥ x₂).

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Calculateur du Théorème Central Limite

Bienvenue sur le Calculateur du Théorème Central Limite, un outil statistique complet qui calcule les probabilités à l'aide du théorème central limite (TCL) avec des visualisations interactives et des solutions détaillées étape par étape. Que vous soyez étudiant en statistiques, chercheur, professionnel du contrôle qualité ou éducateur, ce calculateur fournit des calculs de probabilité précis pour les moyennes d'échantillons.

Qu'est-ce que le théorème central limite ?

Le théorème central limite (TCL) est l'un des théorèmes les plus importants de la théorie des probabilités et des statistiques. Il stipule que la distribution d'échantillonnage de la moyenne de l'échantillon se rapproche d'une distribution normale à mesure que la taille de l'échantillon augmente, quelle que soit la distribution d'origine de la population (à condition que la population ait une variance finie).

En termes mathématiques, si vous prenez des échantillons aléatoires de taille n d'une population de moyenne μ et d'écart-type σ, alors la distribution des moyennes d'échantillons sera approximativement normale avec :

Distribution d'échantillonnage de la moyenne de l'échantillon

$$\bar{X} \sim N\left(\mu, \frac{\sigma}{\sqrt{n}}\right)$$

Composantes clés du TCL

Moyenne de la population (μ) : La moyenne de toutes les valeurs de la population entière.
Écart-type de la population (σ) : La mesure de la dispersion dans la population.
Taille de l'échantillon (n) : Le nombre d'observations dans chaque échantillon.
Erreur type (SE) : L'écart-type de la distribution d'échantillonnage, calculé comme σ/√n.

Formule de l'erreur type

L'erreur type (SE) quantifie à quel point la moyenne de l'échantillon est censée varier d'un échantillon à l'autre. Elle diminue à mesure que la taille de l'échantillon augmente, ce qui signifie que les échantillons plus grands fournissent des estimations plus précises de la moyenne de la population.

Erreur type

$$SE = \frac{\sigma}{\sqrt{n}}$$

Calcul des probabilités avec le TCL

Pour trouver la probabilité qu'une moyenne d'échantillon se situe dans une plage spécifique, nous normalisons à l'aide des scores Z et utilisons la distribution normale standard.

Formule du score Z

Score Z pour la moyenne de l'échantillon

$$Z = \frac{\bar{X} - \mu}{SE} = \frac{\bar{X} - \mu}{\sigma / \sqrt{n}}$$

Calculs de probabilité

P(X̄ ≤ x) : Probabilité unilatérale gauche - probabilité que la moyenne de l'échantillon soit inférieure ou égale à x.
P(X̄ ≥ x) : Probabilité unilatérale droite - probabilité que la moyenne de l'échantillon soit supérieure ou égale à x.
P(x₁ ≤ X̄ ≤ x₂) : Probabilité d'intervalle - probabilité que la moyenne de l'échantillon se situe entre deux valeurs.

Comment utiliser ce calculateur

Entrer la moyenne de la population (μ) : La moyenne connue ou supposée de la population.
Entrer l'écart-type de la population (σ) : La dispersion connue ou supposée de la population. Doit être positive.
Entrer la taille de l'échantillon (n) : Le nombre d'observations dans chaque échantillon. Pour que le TCL s'applique efficacement, n ≥ 30 est généralement recommandé.
Entrer les limites : Spécifiez la limite inférieure (x₁), la limite supérieure (x₂), ou les deux selon votre calcul de probabilité.
Calculer : Cliquez sur le bouton de calcul pour voir la probabilité, la solution étape par étape et la visualisation.

Quand le TCL s'applique-t-il ?

Taille de l'échantillon	Distribution de la population	Applicabilité du TCL
n ≥ 30	Toute forme	Le TCL s'applique de manière fiable
n < 30	Approximativement normale	Le TCL s'applique toujours
n < 30	Très asymétrique	Le TCL peut ne pas bien s'appliquer ; utilisez un n plus grand
Tout n	Exactement normale	La distribution d'échantillonnage est exactement normale

Applications du théorème central limite

Contrôle qualité

Les industries manufacturières utilisent le TCL pour surveiller les processus de production. En échantillonnant les produits et en calculant les moyennes d'échantillons, les ingénieurs qualité peuvent déterminer si les processus fonctionnent dans des limites acceptables.

Études par sondage

Les sondeurs et les chercheurs utilisent le TCL pour estimer les paramètres de la population à partir des données d'échantillon et construire des intervalles de confiance pour leurs estimations.

Analyse financière

Les analystes financiers utilisent le TCL pour modéliser les rendements de portefeuille et évaluer les risques d'investissement sur la base d'échantillons de données historiques.

Recherche médicale

Les essais cliniques s'appuient sur le TCL pour analyser les effets des traitements et déterminer si les différences observées entre les groupes sont statistiquement significatives.

Comprendre les résultats

Valeur de probabilité

La probabilité calculée représente la probabilité qu'une moyenne d'échantillon sélectionnée au hasard se situe dans votre plage spécifiée. Les valeurs vont de 0 à 1 (ou 0 % à 100 %).

Erreur type

Une SE plus petite indique que les moyennes d'échantillons se regroupent plus étroitement autour de la moyenne de la population. L'erreur type diminue à mesure que la taille de l'échantillon augmente (par un facteur de √n).

Scores Z

Les scores Z indiquent de combien d'erreurs types une valeur s'écarte de la moyenne. Un score Z de 0 signifie que la valeur est égale à la moyenne ; les valeurs positives sont au-dessus de la moyenne ; les valeurs négatives sont au-dessous.

Foire aux questions

Qu'est-ce que le théorème central limite (TCL) ?

Le théorème central limite stipule que la distribution d'échantillonnage de la moyenne de l'échantillon se rapproche d'une distribution normale à mesure que la taille de l'échantillon augmente, quelle que soit la distribution d'origine de la population. Cela se produit lorsque n ≥ 30, et la moyenne de l'échantillon suit N(μ, σ/√n), où μ est la moyenne de la population et σ est l'écart-type de la population.

Qu'est-ce que l'erreur type (SE) dans le théorème central limite ?

L'erreur type (SE) est l'écart-type de la distribution d'échantillonnage de la moyenne de l'échantillon. Elle est calculée comme SE = σ/√n, où σ est l'écart-type de la population et n est la taille de l'échantillon. L'erreur type mesure à quel point la moyenne de l'échantillon est censée varier d'un échantillon à l'autre.

Comment calculer une probabilité à l'aide du théorème central limite ?

Pour calculer une probabilité à l'aide du TCL : (1) Calculez l'erreur type : SE = σ/√n. (2) Convertissez votre valeur en score Z : Z = (x - μ)/SE. (3) Cherchez la probabilité dans la table de distribution normale standard ou utilisez un calculateur. Pour un intervalle, calculez P(x₁ ≤ X̄ ≤ x₂) = P(Z₁ ≤ Z ≤ Z₂).

Quelle taille d'échantillon est nécessaire pour que le théorème central limite s'applique ?

En général, une taille d'échantillon de n ≥ 30 est considérée comme suffisante pour que le TCL s'applique, quelle que soit la distribution de la population. Cependant, si la population est déjà normalement distribuée, le TCL s'applique pour n'importe quelle taille d'échantillon. Pour les populations très asymétriques, des échantillons plus grands (n ≥ 50 ou plus) peuvent être nécessaires.

Quelle est la différence entre l'écart-type de la population et l'erreur type ?

L'écart-type de la population (σ) mesure la dispersion des valeurs individuelles dans une population. L'erreur type (SE) mesure la dispersion des moyennes d'échantillons autour de la moyenne de la population. SE = σ/√n, donc SE est toujours inférieur à σ et diminue à mesure que la taille de l'échantillon augmente.

Ressources supplémentaires

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par l'équipe miniwebtool. Mis à jour : 27 janv. 2026

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Quelle taille d'échantillon est nécessaire pour que le théorème central limite s'applique ?

Quelle est la différence entre l'écart-type de la population et l'erreur type ?

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