Texas Instruments TI-nspire Manuel D'utilisation page 432

nombre d'essais x
doit être un entier > 0. Si n'est pas spécifié, une liste de
nombre d'essais
probabilités de 0 à est obtenue La fonction de densité de
probabilité ( DdP ) est :
n = nombre d'essais
où
Cette distribution permet de déterminer la probabilité de réussite/échec d'un
essai, pour un nombre d'essais n donné. Vous pouvez par exemple utiliser
cette distribution pour connaître la probabilité d'obtenir une fois « pile » au
cours de cinq lancers indépendants d'une pièce
Binomiale FdR (binomCdf())
Calcule la fonction de répartition d'une loi binomiale discrète avec un nombre
n d'essais et une probabilité p de réussite pour chaque essai.
Cette distribution permet de déterminer la probabilité de réussite d'un essai
avant que tous les essais ne soient effectués. Par exemple, si « pile » est un
lancer réussi et si vous prévoyez de lancer la pièce 10 fois, cette distribution
pourra prédire le pourcentage de chance d'obtenir au moins un « pile » sur 10
lancers.
Poisson DdP (poissPdf())
Poisson DdP calcule la probabilité qu'une variable x , suivant une loi de
x
Poisson de moyenne (µ), prenne une valeur > 0. peut être un entier ou une
liste d'entiers. La fonction de densité de probabilité ( DdP ) est :
Cette distribution permet de déterminer la probabilité d'obtenir un certain
nombre de réussites avant de démarrer des essais. Vous pouvez par exemple
utiliser ce calcul pour anticiper le nombre de « piles » que vous obtiendrez sur
huit lancers de pièce.
Poisson FdR (poissCdf())
Calcule la fonction de répartition d'une loi de Poisson discrète avec une
moyenne x spécifiée.
Cette distribution permet de déterminer la probabilité selon laquelle un certain
nombre de réussites sera obtenu entre deux bornes inférieure et supérieure
d'essais. Vous pouvez par exemple utiliser ce calcul pour anticiper le nombre
de « piles » que vous obtiendrez entre les lancers 3 et 8
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