quelles sont les lois de probabilité discrète ?	- binomiale -poisson - loi des grands nombres (attention ce n'est pas une loi de proba) - hypergéométrique
quelles sont les lois de probabilité continue?	- loi normale (gauss) - log normal (galton) - student-fisher -khi² (pearson) - =snedecor
formule loi binomiale	p(X=k)=Cn^K x p^k x (1-p)^n-k
formule loi hypergéométrique	p(K=k) = (Cn1^k x Cn2^n-k ) / CN^n
formule loi de poisson	pµ(k) = (e^-µ x µ^k ) / k!
conditions d'utilisation de la loi binomiale	n épreuves indépendantes avec p la probabilité du succès tirage avec remise
conditions d'utilisation de la loi hypergéométrique	tirage sans remise 2 listes : n1 et n2 k le nombre de succès = le nombre de tirage dans n1
conditions d'utilisation de la loi poisson	condition de la loi binomiale + n très grand + p très faible
conditions d'utilisation de la loi gauss	variable aléatoire d'espérance m ( sa moyenne) et d'écart type sigma suit une loi normale centrée réduite sigma = 1 µ = 0
conditions d'utilisation de la loi galton	loi log normale : ln est une loi de gauss valeurs positives uniquement
conditions d'utilisation de la loi student fisher	loi regroupant plusieurs lois de gauss
conditions d'utilisation de la loi khi²	densité unimodale dissymétrique
conditions d'utilisation de la loi snedecor	loi unimodale dissymétrique
caractéristique de la loi binomiale	possède une formule de récurrence
caractéristique de la loi hypergéométrique	tirage exhaustif si N augmente elle tend vers une loi binomiale
caractéristique de la loi poissons	possède une formule de récurrence si µ augmente loi de gauss de moyenne =variance =µ
caractéristique de la loi gauss	fonction de densité symétrique en forme de cloche limite d'autre lois (bi / poi) utilisée pour des phenomènes aléatoires à grand nombre de causes additives indépendantes
caractéristique de la loi log normale i	lngalton = gauss utilisée pour des phenomènes aléatoires à grand nombre de causes multiplicatives indépendantes que pour des valeurs positives de x
caractéristique de la loi student fisher	forme analogue de gauss mais aplatie dépend d'un paramètre appelé nombre de degré de liberté v utilisé pour estimation et comparaison de moyennes avec de petits échantillons
caractéristique de la loi khi²	depend du nombre de degré de liberté v somme des carrés de CR utilisée pour comparaison de prportions et estimation et comparaisons de variances converge lentement vers gauss si v augmente
caractéristique de la loi snedecor	depend de 2 paramètres (ddl et v1 v2) utilisée pour comparaison de 2 variances et de multiples moyennes c'est le rapport de 2 lois de khi²
Espérance / variance de la loi de gauss	µcr=0 sigma cr = 1
Espérance / variance de la loi student fisher	µ=0 var=0 donc sigma=0
Espérance / variance de la loi khi²	µcr= 0 sigma=1
Espérance / variance de la loi binomiale	E(k)=N pE(F)=p -> Np var(K)=Npq var(F)=pq
Espérance / variance de la loi hypergéométrique	Np Npq(N-n)/1
Espérance / variance de la loi poisson	E = µ =Np var = µ

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