Tableau des symboles de probabilité et de statistiques et définitions.
Symbole | Nom du symbole | Signification / définition | Exemple |
---|---|---|---|
P ( UNE ) | fonction de probabilité | probabilité de l'événement A | P ( UNE ) = 0,5 |
P ( UNE ∩ B ) | probabilité d'intersection d'événements | probabilité celle des événements A et B | P ( UNE ∩ B ) = 0,5 |
P ( UNE ∪ B ) | probabilité d'union d'événements | probabilité celle des événements A ou B | P ( UNE ∪ B ) = 0,5 |
P ( UNE | B ) | fonction de probabilité conditionnelle | probabilité qu'un événement A donné événement B se produise | P ( UNE | B ) = 0,3 |
f ( x ) | fonction de densité de probabilité (pdf) | P ( une ≤ X ≤ b ) = ∫ F ( X ) dx | |
F ( x ) | fonction de distribution cumulative (cdf) | F ( X ) = P ( X ≤ X ) | |
µ | population signifie | moyenne des valeurs de la population | µ = 10 |
E ( X ) | valeur attendue | valeur attendue de la variable aléatoire X | E ( X ) = 10 |
E ( X | Y ) | attente conditionnelle | valeur attendue de la variable aléatoire X étant donné Y | E ( X | Y=2 ) = 5 |
var ( X ) | variance | variance de la variable aléatoire X | var ( X ) = 4 |
σ 2 | variance | variance des valeurs de population | σ 2 = 4 |
standard ( X ) | écart-type | écart type de la variable aléatoire X | norme ( X ) = 2 |
σ X | écart-type | valeur de l'écart type de la variable aléatoire X | σ X = 2 |
médian | valeur médiane de la variable aléatoire x | ||
cov ( X , Y ) | covariance | covariance des variables aléatoires X et Y | cov ( X,Y ) = 4 |
corr ( X , Y ) | corrélation | corrélation des variables aléatoires X et Y | corr ( X,Y ) = 0,6 |
ρ X , Y | corrélation | corrélation des variables aléatoires X et Y | ρ X , Y = 0,6 |
∑ | addition | sommation - somme de toutes les valeurs dans la plage de séries | |
∑∑ | double sommation | double sommation | |
mois | mode | valeur la plus fréquente dans la population | |
M | milieu de gamme | MR = ( x max + x min ) / 2 | |
Maryland | médiane de l'échantillon | la moitié de la population est en dessous de cette valeur | |
Q 1 | inférieur / premier quartile | 25% de la population sont en dessous de cette valeur | |
Q 2 | médiane / deuxième quartile | 50 % de la population est en dessous de cette valeur = médiane des échantillons | |
Q 3 | quartile supérieur/troisième | 75% de la population est en dessous de cette valeur | |
X | moyenne de l'échantillon | moyenne / moyenne arithmétique | x = (2+5+9) / 3 = 5,333 |
s 2 | écart d'échantillon | estimateur de la variance des échantillons de population | s 2 = 4 |
s | écart-type de l'échantillon | estimateur d'écart-type d'échantillons de population | s = 2 |
zx _ | note normalisée | z x = ( x - x ) / s x | |
X ~ | répartition de X | distribution de la variable aléatoire X | X ~ N (0,3) |
N ( μ , σ 2 ) | distribution normale | Distribution gaussienne | X ~ N (0,3) |
U ( une , b ) | distribution uniforme | probabilité égale dans l'intervalle a,b | X ~ U (0,3) |
exp (λ) | distribution exponentielle | f ( x ) = λe - λx , x ≥0 | |
gamma ( c , λ) | distribution gamma | f ( X ) = λ cx c-1 e - λx / Γ( c ), x ≥0 | |
χ 2 ( k ) | distribution du chi carré | f ( X ) = X k /2-1 e - X /2 / ( 2 k/2 Γ( k /2) ) | |
F ( k 1 , k 2 ) | Répartition F | ||
Bac ( n , p ) | distribution binomiale | f ( k ) = n C k p k (1 -p ) nk | |
Poisson (λ) | Loi de Poisson | f ( k ) = λ k e - λ / k ! | |
Géom ( p ) | répartition géométrique | f ( k ) = p (1 -p ) k | |
HG ( N , K , n ) | distribution hyper-géométrique | ||
Berne ( p ) | Distribution de Bernoulli |
Symbole | Nom du symbole | Signification / définition | Exemple |
---|---|---|---|
n ! | factorielle | n ! = 1⋅2⋅3⋅... ⋅n | 5 ! = 1⋅2⋅3⋅4⋅5 = 120 |
n P k | permutation | 5P 3 = 5 ! / (5-3) ! = 60 | |
n C k
|
combinaison | 5 C 3 = 5!/[3!(5-3)!]=10 |
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