HELP! La loi Normale centrée réduite, quelqu'un connait???

Esparklin

New Member
Slt, je suis en première année de bts comm (par le cned) et j'ai un pb en stats, on me demande dans un exo un calcul (loi normale centrée réduite) mais c'est au programme de 2ème année et je ne sais pas trop quoi faire vu que je n'ai aucun cours!!!!!
Y'a t'il quelqu'un pour m'aider SVP
manuella
mandyusa84@aol.com :roll:
 

imported_kika

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ah je suis pas seule alors!!!

:D ben moi, j'm'en suis pas servie, je pensais que c'était une table pour faire ses calculs à la main ou je ne sais quoi, du coup, j'm'en suis pas occupée... de toutes façons, je penses que c'est mal barré pour moi l'ERAC!!!
 
meme probleme que toi effectivement, je nhe comprend rien...j'ai cherché dans les autres cours ms rien trouvé du tout!!
 

pitchoune321

Best Member
pour l ERAC en fait c'est tout expliqué dans le t2 de etudes et recherches appliquées a la communication aux pages 105-106-107 et 108. Si g bien compri, il faut faire 100-93=7% dc =0.07 et apres on regarde ds la loi normal et ca correspond a 1.812......... :idea:
 

Jessy7

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Pitchoune a raison... c exactement ca, pour utiliser la loi normale centré réduite, une fois que t'a trouvé comme reésultat le 1,O9860 (exemple) on met a ta dispo une table qui te permet de dire à quoi ca correspond!

Bref, pour ma part on m'en a parlé en maths en premiere annee de bts com dans le chapitre des probas donc recherche peut etre sur les sites de maths!!

bon courage
 

lvlarjorie

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Salut je suis en bts biochimie et j'ai aussi cette loi au programme si vous avez besoin d'aide je peux vous faire passer un cours ou meme mes exercices en exemple faites moi signe :wink:
 

Barj

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Réponse sur la loi centré réduite

Salut
Bon en fait c'est très simple.
Càd tu centres pour que la moyenne soit égale à 0, et tu rédui pour avoir un écart type de 1.
D'où N(0;1) cela devient plus simple pour travailler et avoir les valeurs avbec la table.

EXPLICATION:
P(m-ts <X< m+ts) m:moyenne ou éspérance (=E(X))
s: écart type
On pose T=(X-m)/s
D'où P(-t <T< +t)

Donc pour la variable aléatoire centrée réduite associée à X on a:
E(T)=0
s(T)=1

:twisted:
 

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