𝕮𝖔𝖒𝖕𝖗𝖊𝖓𝖉𝖗𝖊 𝖑𝖊𝖘 𝕱𝖔𝖓𝖈𝖙𝖎𝖔𝖓𝖘 𝖉𝖊 𝕻𝖗𝖔𝖇𝖆𝖇𝖎𝖑𝖎𝖙é : 𝖀𝖓 𝕺𝖚𝖙𝖎𝖑 𝕮𝖑é 𝖕𝖔𝖚𝖗 𝕬𝖓𝖆𝖑𝖞𝖘𝖊𝖗 𝖑'𝕬𝖑é𝖆𝖙𝖔𝖎𝖗𝖊

Les 𝗳𝗼𝗻𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻𝘀 𝗱𝗲 𝗽𝗿𝗼𝗯𝗮𝗯𝗶𝗹𝗶𝘁é nous aident à mieux comprendre le hasard et à prévoir des résultats. Voici un aperçu rapide de 𝗾𝘂𝗮𝘁𝗿𝗲 𝗳𝗼𝗻𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻𝘀 𝗳𝗼𝗻𝗱𝗮𝗺𝗲𝗻𝘁𝗮𝗹𝗲𝘀 en probabilité.

1️⃣ 𝓕𝓸𝓷𝓬𝓽𝓲𝓸𝓷 𝓭𝓮 𝓓𝓮𝓷𝓼𝓲𝓽é 𝓭𝓮 𝓟𝓻𝓸𝓫𝓪𝓫𝓲𝓵𝓲𝓽é (𝓟𝓓𝓕 - 𝓟𝓻𝓸𝓫𝓪𝓫𝓲𝓵𝓲𝓽𝔂 𝓓𝓮𝓷𝓼𝓲𝓽𝔂 𝓕𝓾𝓷𝓬𝓽𝓲𝓸𝓷)

• La 𝗣𝗗𝗙 indique la probabilité qu’une 𝘃𝗮𝗿𝗶𝗮𝗯𝗹𝗲 𝗰𝗼𝗻𝘁𝗶𝗻𝘂𝗲 prenne une valeur dans un certain intervalle. Elle représente la forme des données et montre 𝗰𝗼𝗺𝗺𝗲𝗻𝘁 𝗹𝗲𝘀 𝘃𝗮𝗹𝗲𝘂𝗿𝘀 𝘀𝗼𝗻𝘁 𝗱𝗶𝘀𝘁𝗿𝗶𝗯𝘂é𝗲𝘀.

2️⃣ 𝓕𝓸𝓷𝓬𝓽𝓲𝓸𝓷 𝓭𝓮 𝓡é𝓹𝓪𝓻𝓽𝓲𝓽𝓲𝓸𝓷 𝓒𝓾𝓶𝓾𝓵𝓪𝓽𝓲𝓿𝓮 (𝓒𝓓𝓕 - 𝓒𝓾𝓶𝓾𝓵𝓪𝓽𝓲𝓿𝓮 𝓓𝓲𝓼𝓽𝓻𝓲𝓫𝓾𝓽𝓲𝓸𝓷 𝓕𝓾𝓷𝓬𝓽𝓲𝓸𝓷)

• La 𝗖𝗗𝗙 exprime la 𝗽𝗿𝗼𝗯𝗮𝗯𝗶𝗹𝗶𝘁é 𝗰𝘂𝗺𝘂𝗹𝗮𝘁𝗶𝘃𝗲 qu’une variable soit 𝗶𝗻𝗳é𝗿𝗶𝗲𝘂𝗿𝗲 𝗼𝘂 é𝗴𝗮𝗹𝗲 à une certaine valeur. Elle permet d’avoir une vision complète de la distribution en accumulant les probabilités jusqu’à un point donné.

3️⃣ 𝓕𝓸𝓷𝓬𝓽𝓲𝓸𝓷 𝓠𝓾𝓪𝓷𝓽𝓲𝓵𝓮 (𝓘𝓷𝓿𝓮𝓻𝓼𝓮 𝓭𝓮 𝓵𝓪 𝓒𝓓𝓕)

• La 𝗳𝗼𝗻𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗾𝘂𝗮𝗻𝘁𝗶𝗹𝗲 permet de déterminer 𝗹𝗮 𝘃𝗮𝗹𝗲𝘂𝗿 𝗲𝗻 𝗱𝗲𝘀𝘀𝗼𝘂𝘀 𝗱𝗲 𝗹𝗮𝗾𝘂𝗲𝗹𝗹𝗲 𝘀𝗲 𝘁𝗿𝗼𝘂𝘃𝗲 𝘂𝗻 𝗰𝗲𝗿𝘁𝗮𝗶𝗻 𝗽𝗼𝘂𝗿𝗰𝗲𝗻𝘁𝗮𝗴𝗲 𝗱’𝗼𝗯𝘀𝗲𝗿𝘃𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻𝘀. Elle est utile pour définir des seuils et établir des références en analyse de données.

4️⃣ 𝓖é𝓷é𝓻𝓪𝓽𝓲𝓸𝓷 𝓭𝓮 𝓥𝓪𝓻𝓲é𝓮𝓼 𝓐𝓵é𝓪𝓽𝓸𝓲𝓻𝓮𝓼 (𝓡𝓪𝓷𝓭𝓸𝓶 𝓥𝓪𝓻𝓲𝓪𝓽𝓮 𝓖𝓮𝓷𝓮𝓻𝓪𝓽𝓲𝓸𝓷)

• Cette fonction est utilisée pour 𝗴é𝗻é𝗿𝗲𝗿 𝗱𝗲𝘀 𝗻𝗼𝗺𝗯𝗿𝗲𝘀 𝗮𝗹é𝗮𝘁𝗼𝗶𝗿𝗲𝘀 en suivant une 𝗱𝗶𝘀𝘁𝗿𝗶𝗯𝘂𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗱𝗲 𝗽𝗿𝗼𝗯𝗮𝗯𝗶𝗹𝗶𝘁é 𝘀𝗽é𝗰𝗶𝗳𝗶𝗾𝘂𝗲. Elle est essentielle pour les 𝘀𝗶𝗺𝘂𝗹𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻𝘀 et la 𝗺𝗼𝗱é𝗹𝗶𝘀𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗱𝗲 𝗽𝗵é𝗻𝗼𝗺è𝗻𝗲𝘀 𝗿é𝗲𝗹𝘀 où l’aléatoire joue un rôle.

🅟🅞🅤🅡🅠🅤🅞🅘 🅔🅢🅣-🅒🅔 🅘🅜🅟🅞🅡🅣🅐🅝🅣 ?

Comprendre ces fonctions permet 𝗱’𝗮𝗻𝗮𝗹𝘆𝘀𝗲𝗿 𝗱𝗲𝘀 𝗲𝗻𝘀𝗲𝗺𝗯𝗹𝗲𝘀 𝗱𝗲 𝗱𝗼𝗻𝗻é𝗲𝘀❟ 𝗽𝗿é𝗱𝗶𝗿𝗲 𝗱𝗲𝘀 𝗿é𝘀𝘂𝗹𝘁𝗮𝘁𝘀 𝗲𝘁 𝗽𝗿𝗲𝗻𝗱𝗿𝗲 𝗱𝗲𝘀 𝗱é𝗰𝗶𝘀𝗶𝗼𝗻𝘀 é𝗰𝗹𝗮𝗶𝗿é𝗲𝘀 en fonction des distributions statistiques.

𝓙𝓸𝓪𝓬𝓱𝓲𝓶 𝓢𝓬𝓱𝓸𝓻𝓴

📌 𝗘𝗻𝘃𝗶𝗲 𝗱’𝗲𝗻 𝗮𝗽𝗽𝗿𝗲𝗻𝗱𝗿𝗲 𝗱𝗮𝘃𝗮𝗻𝘁𝗮𝗴𝗲? N'hésitez surtout pas à nous contacter ou à prendre part à la prochaine session de notre formation en 𝙀𝙘𝙤𝙣𝙤𝙢é𝙩𝙧𝙞𝙚 𝙚𝙩 𝙏𝙚𝙘𝙝𝙣𝙞𝙦𝙪𝙚𝙨 𝙌𝙪𝙖𝙣𝙩𝙞𝙩𝙖𝙩𝙞𝙫𝙚𝙨 .

#Données #PythonProjects #BigData #Statistiques #AnalyseDeDonnées