Calculatrice de Distribution de Probabilité

Calculez les probabilités, les probabilités cumulées et les quantiles pour diverses distributions de probabilité avec des solutions détaillées étape par étape !

Calculer la Distribution de Probabilité :

Essayez les exemples suivants：

[Exemple de CDF de Distribution Normale] [Exemple de PMF de Distribution Binomiale] [Exemple de CDF de Distribution de Poisson] [Exemple de Quantile de Distribution Exponentielle] [Exemple de PDF de Distribution Uniforme]

Distribution：
Calcul：
Paramètre 1：
Paramètre 2：
Valeur/Probabilité：

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Calculatrice de Distribution de Probabilité

Bienvenue dans notre Calculatrice de Distribution de Probabilité, un outil complet conçu pour calculer les probabilités, les probabilités cumulées et les quantiles pour diverses distributions de probabilité avec des solutions détaillées étape par étape. Cette calculatrice est idéale pour les étudiants, les enseignants et toute personne travaillant avec la probabilité et les statistiques.

Caractéristiques de la Calculatrice de Distribution de Probabilité

Solutions Étape par Étape : Comprenez chaque étape impliquée dans les calculs de probabilité.
Interface Conviviale : Entrez facilement les paramètres et obtenez des résultats instantanés.
Supporte Plusieurs Distributions : Normal, Binomiale, Poisson, Exponentielle et Uniforme。

Compréhension des Distributions de Probabilité

Les distributions de probabilité décrivent comment les probabilités sont réparties sur les valeurs d'une variable aléatoire. Ci-dessous figurent les formules et comparaisons pour chaque distribution supportée.

Distribution Normale

La distribution Normale est une distribution de probabilité continue caractérisée par sa moyenne \( \mu \) et son écart type \( \sigma \)。

PDF: \( f(x) = \dfrac{1}{\sigma \sqrt{2\pi}} e^{- \dfrac{(x - \mu)^2}{2\sigma^2}} \)
CDF: \( F(x) = \dfrac{1}{2} \left[ 1 + \text{erf} \left( \dfrac{x - \mu}{\sigma \sqrt{2}} \right) \right] \)
Fonction Quantile :\( x = \mu + \sigma \Phi^{-1}(p) \)

Distribution Binomiale

La distribution Binomiale est une distribution de probabilité discrète représentant le nombre de succès dans \( n \) essais de Bernoulli indépendants avec une probabilité \( p \) de succès。

PMF: \( P(X = k) = \binom{n}{k} p^k (1 - p)^{n - k} \)
CDF: \( F(k) = P(X \leq k) = \sum_{i=0}^{k} \binom{n}{i} p^i (1 - p)^{n - i} \)
Fonction Quantile : Inverse de la CDF pour un \( p \) donné。

Distribution de Poisson

La distribution de Poisson est une distribution de probabilité discrète exprimant la probabilité qu'un nombre donné d'événements se produise dans un intervalle fixe de temps ou d'espace。

PMF: \( P(X = k) = \dfrac{e^{-\lambda} \lambda^{k}}{k!} \)
CDF: \( F(k) = P(X \leq k) = e^{-\lambda} \sum_{i=0}^{k} \dfrac{\lambda^{i}}{i!} \)
Fonction Quantile : Inverse de la CDF pour un \( p \) donné。

Distribution Exponentielle

La distribution Exponentielle est une distribution de probabilité continue couramment utilisée pour modéliser le temps entre des événements indépendants qui se produisent à un taux moyen constant。

PDF: \( f(x) = \lambda e^{- \lambda x} \) for \( x \geq 0 \)
CDF: \( F(x) = 1 - e^{- \lambda x} \)
Fonction Quantile :\( x = -\dfrac{1}{\lambda} \ln(1 - p) \)

Distribution Uniforme

La distribution Uniforme est une distribution de probabilité continue où tous les intervalles de même longueur sont également probables dans l'intervalle \( [a, b] \)。

PDF: \( f(x) = \dfrac{1}{b - a} \) for \( a \leq x \leq b \)
CDF: \( F(x) = \dfrac{x - a}{b - a} \) for \( a \leq x \leq b \)
Fonction Quantile :\( x = a + p(b - a) \)

Comparaisons et Applications

Chaque distribution sert à des fins différentes et modélise différents types de données：

Distribution Normale : Utilisée pour des données continues qui se regroupent autour d'une moyenne. Applicable dans les sciences naturelles et sociales。
Distribution Binomiale : Modélise le nombre de succès dans un nombre fixe d'essais de Bernoulli indépendants. Utilisée dans le contrôle de qualité et la génétique。
Distribution de Poisson : Adaptée pour compter le nombre d'événements dans un intervalle fixe. Utilisée dans les télécommunications et l'ingénierie du trafic。
Distribution Exponentielle : Modélise le temps entre les événements dans un processus de Poisson. Utilisée dans l'ingénierie de fiabilité et la théorie des files d'attente。
Distribution Uniforme : Représente une probabilité égale sur un intervalle. Utilisée dans les simulations et l'échantillonnage aléatoire。

Comment Utiliser la Calculatrice de Distribution de Probabilité

Sélectionnez la distribution que vous souhaitez utiliser。
Sélectionnez le type de calcul : PDF/PMF, CDF ou Quantile (Inverse CDF)。
Entrez les paramètres requis et la valeur ou probabilité。
Cliquez sur "Calculer" pour traiter vos entrées。
Affichez le résultat accompagné de solutions détaillées étape par étape。

Ressources Supplémentaires

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by miniwebtool team. Updated: Nov 22, 2024

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