[Nspire Pack BAC Tutorial #9] - Statistiques.tns
Posted: 31 Aug 2010, 14:48Voici dans ce neuvième tutorial l'utilisation presque complète du fichier de Statistiques.tns inclus dans le Nspire Pack BAC.
Version du tutorial : Septembre 2010
Tutoriel #1 : Analyse
Tutoriel #2 : Complexes
Tutoriel #3 : Equations du second degré
Tutoriel #4 : Equations dans l'espace
Tutoriel #5 : Equations Diophantiennes
Tutoriel #6 : Equations Logarithmes
Tutoriel #7 : Equations de tangente
Tutoriel #8 : Intégration
Tutoriel #9 : Statistiques
Tutoriel #10 : Votre cours et "Sheets"
Accès au forum : TI-Planet
Que peut donc faire un tel classeur ?
Voici toutes ses fonctions dans l'ordre où elles sont proposées dans le classeur :
- Calcul de l'espérence, de la variance, et de l'écart-type d'une liste pondérée d'une probabilité
- Développement de (a+b)^n
- Probabilité d'un événement suivant une loi exponentielle, loi uniforme, loi binomiale
Maintenant, comment utiliser ces fonctions dans ce classeur ?
Ne sont pas abordés ici : recherches de probabilités (voir dans le classeur lui-même mais ces fonctions sont presques inutiles)
listdata(list1,list2) - Espérence/Variance/Ecart-type
Cette fonction permet de calculer l'espérence, la variance, et l'écart-type de la liste list1 pondérée par les probabilités de la liste list2.
Exemple : On a jeu où 4 événements sont possibles :
- événement 1 : gagner 1€, probabilité de 0.2
- événement 2 : gagner 2€, probabilité de 0.4
- événement 3 : gagner 3€, probabilité de 0.1
- événement 4 : gagner 4€, probabilité de 0.3
Cela nous fait deux listes différentes :
- list1 : {1,2,3,4}...
- ...qu'on peut associer à la list2 : {0.2;0.4;0.1;0.3}.
newton(p) - Développement de (a+b) à la puissance p
Cette fonction permet de passer de (a+b) à la puissance 0 à (a+b) à la puissance p, avec un pas de un degré à chaque fois.
Exemple : On veut développer (a+b)^5 en passant par les puissances itérées de 0 à 5.
loiexpo(l,a,b) - Loi exponentielle de paramètre l
Cette fonction permet de calculer la probabilité de l'événement aXb de la loi exponentielle de paramètre l.
Exemple : On veut la probabilité de l'événement 1X3 de la loi exponentielle de paramètre x.
loiuni(m,n,a,b)
Cette fonction permet de calculer la probabilité de l'événement aXb de la loi continue uniforme de m à n.
Exemple : On veut la formule de la loi uniforme continue de 0 à 1 et la probabilité de l'événement 1/4X1/3.
loibino(a,b,c)
Cette fonction permet de calculer la probabilité de l'événement p(X=c) de la loi binomiale de paramètre a (probabilité de réussite) et b (nombre d'essais) lors de c (nombre de réussite).
Exemple : On lance 100 fois un ballon et on a 1/3 chance de rattraper le ballon. On cherche la probabilité que sur ces 100 lancer, on ait raté le rattrapage du ballon 100 fois d'affilées.
Version du tutorial : Septembre 2010
Tutoriel #1 : Analyse
Tutoriel #2 : Complexes
Tutoriel #3 : Equations du second degré
Tutoriel #4 : Equations dans l'espace
Tutoriel #5 : Equations Diophantiennes
Tutoriel #6 : Equations Logarithmes
Tutoriel #7 : Equations de tangente
Tutoriel #8 : Intégration
Tutoriel #9 : Statistiques
Tutoriel #10 : Votre cours et "Sheets"
Accès au forum : TI-Planet
Que peut donc faire un tel classeur ?
Voici toutes ses fonctions dans l'ordre où elles sont proposées dans le classeur :
- Calcul de l'espérence, de la variance, et de l'écart-type d'une liste pondérée d'une probabilité
- Développement de (a+b)^n
- Probabilité d'un événement suivant une loi exponentielle, loi uniforme, loi binomiale
Maintenant, comment utiliser ces fonctions dans ce classeur ?
Ne sont pas abordés ici : recherches de probabilités (voir dans le classeur lui-même mais ces fonctions sont presques inutiles)
listdata(list1,list2) - Espérence/Variance/Ecart-type
Cette fonction permet de calculer l'espérence, la variance, et l'écart-type de la liste list1 pondérée par les probabilités de la liste list2.
Exemple : On a jeu où 4 événements sont possibles :
- événement 1 : gagner 1€, probabilité de 0.2
- événement 2 : gagner 2€, probabilité de 0.4
- événement 3 : gagner 3€, probabilité de 0.1
- événement 4 : gagner 4€, probabilité de 0.3
Cela nous fait deux listes différentes :
- list1 : {1,2,3,4}...
- ...qu'on peut associer à la list2 : {0.2;0.4;0.1;0.3}.
newton(p) - Développement de (a+b) à la puissance p
Cette fonction permet de passer de (a+b) à la puissance 0 à (a+b) à la puissance p, avec un pas de un degré à chaque fois.
Exemple : On veut développer (a+b)^5 en passant par les puissances itérées de 0 à 5.
loiexpo(l,a,b) - Loi exponentielle de paramètre l
Cette fonction permet de calculer la probabilité de l'événement aXb de la loi exponentielle de paramètre l.
Exemple : On veut la probabilité de l'événement 1X3 de la loi exponentielle de paramètre x.
loiuni(m,n,a,b)
Cette fonction permet de calculer la probabilité de l'événement aXb de la loi continue uniforme de m à n.
Exemple : On veut la formule de la loi uniforme continue de 0 à 1 et la probabilité de l'événement 1/4X1/3.
loibino(a,b,c)
Cette fonction permet de calculer la probabilité de l'événement p(X=c) de la loi binomiale de paramètre a (probabilité de réussite) et b (nombre d'essais) lors de c (nombre de réussite).
Exemple : On lance 100 fois un ballon et on a 1/3 chance de rattraper le ballon. On cherche la probabilité que sur ces 100 lancer, on ait raté le rattrapage du ballon 100 fois d'affilées.