Comment calculer la loi normale ?

Découvrir et Comprendre la Loi Normale : Focus sur le Calcul et l’Application

La loi normale, souvent appelée courbe de Gauss ou distribution gaussienne, est l’une des lois de probabilité les plus fondamentales et omniprésentes en statistique. Sa forme de cloche symétrique en fait un modèle puissant pour décrire une multitude de phénomènes naturels et humains. Comprendre comment la manipuler et la calculer est donc essentiel pour de nombreux domaines, de la science aux finances en passant par l’ingénierie.

Cet article se propose d’explorer les aspects clés du calcul de la loi normale, en mettant l’accent sur une application concrète pour illustrer le processus.

Les Paramètres Fondamentaux : Moyenne et Écart-Type

La loi normale est entièrement définie par deux paramètres :

• La moyenne (μ ou m) : Elle représente la valeur centrale de la distribution, le pic de la courbe. Elle indique la tendance centrale des données.

• L’écart-type (σ) : Il mesure la dispersion des données autour de la moyenne. Un écart-type élevé signifie que les données sont plus étalées, tandis qu’un écart-type faible indique qu’elles sont plus concentrées autour de la moyenne.

La notation standard pour une variable aléatoire X suivant une loi normale est : X ~ N(μ, σ²). Notez que le deuxième paramètre est la variance (σ²), soit le carré de l’écart-type.

Comment Calculer des Probabilités avec la Loi Normale ?

Le calcul des probabilités associées à la loi normale repose sur l’utilisation de la fonction de répartition cumulative (CDF), notée souvent Φ(x). La CDF donne la probabilité que la variable aléatoire X prenne une valeur inférieure ou égale à une valeur donnée x : P(X ≤ x) = Φ(x).

Malheureusement, il n’existe pas de formule analytique simple pour calculer la CDF de la loi normale. On recourt donc à des tables de valeurs, des calculatrices statistiques ou des logiciels spécialisés. Ces outils utilisent des algorithmes numériques pour approximer la valeur de la CDF.

L’Importance de la Standardisation (Z-Score)

Pour simplifier les calculs, on standardise souvent la variable aléatoire X. On crée une nouvelle variable, Z, appelée Z-score, en soustrayant la moyenne et en divisant par l’écart-type :

Z = (X – μ) / σ

La variable Z suit une loi normale standard, c’est-à-dire une loi normale de moyenne 0 et d’écart-type 1 : Z ~ N(0, 1). L’avantage de la standardisation est qu’il existe des tables de valeurs pour la CDF de la loi normale standard (appelées tables Z). On peut donc facilement calculer des probabilités pour n’importe quelle loi normale en convertissant d’abord la variable X en Z, puis en consultant la table Z.

Exemple Concret : Calcul de la Moyenne à partir d’une Probabilité

Reprenons l’exemple donné dans la consigne :

“Si X suit une loi normale de moyenne m et d’écart-type 4,6, alors P(X < 128,3 – m) = 0,97. On en déduit que m = 128,3 – 0,97 * 4,6 = 116,73 (environ).”

Analysons le raisonnement et corrigeons l’erreur :

1. Standardisation : On transforme X en Z : Z = (X – m) / 4.6
2. Expression de la probabilité en termes de Z : P(X < 128,3 – m) = P( (X – m) / 4.6 < (128,3 – m – m) / 4.6) = P( Z < (128,3 – 2m) / 4.6 ) = 0,97
3. Utilisation de la table Z : On cherche dans la table Z la valeur de z telle que P(Z < z) = 0,97. On trouve approximativement z = 1,88 (vérifiez dans une table Z!).
4. Équation : On a donc (128,3 – 2m) / 4.6 = 1,88
5. Résolution :
   • 128,3 – 2m = 1,88 * 4.6
   • 128,3 – 2m = 8,648
   • 2m = 128,3 – 8,648
   • 2m = 119,652
   • m = 119,652 / 2
   • m ≈ 59,83

Donc, la moyenne est d’environ 59,83, et non 116,73 comme indiqué dans la consigne. L’erreur initiale provenait d’une mauvaise interprétation de la table Z et d’une confusion dans l’application de la standardisation.

Conclusion

Le calcul de la loi normale nécessite une compréhension des concepts de moyenne, d’écart-type, de standardisation et de la fonction de répartition cumulative. L’exemple corrigé illustre l’importance d’une application rigoureuse de la standardisation et d’une lecture attentive des tables Z pour obtenir des résultats précis. Bien que les calculatrices et les logiciels statistiques simplifient grandement ces opérations, une base théorique solide demeure essentielle pour interpréter correctement les résultats et éviter les erreurs courantes. La loi normale, avec ses propriétés uniques, reste un outil indispensable pour l’analyse et la modélisation de données dans de nombreux domaines.