lire-une-distribution.md

@@ -8,6 +8,7 @@ La taille est la **variable** à étudier : on cherche à estimer la distributio
 
 
 **Variable aléatoire discrète**
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 La courbe a été établie à partir des tailles annoncées par les personnes elle-mêmes. Les gens interrogés ont indiqué une taille au centimètre près, ce qui rend ces données **discrètes**, c'est-à-dire prenant un nombre fini de valeurs, ici des entiers.
 Les auteurs ont donc pu calculer un effectif pour chaque valeur donnée, et en divisant par le nombre total de personnes ils en ont déduit des **fréquences**. Par exemple, 13% des personnes interrogées ont déclaré mesurer 1,70m. La somme des fréquences de toutes les variables données doit être égale à 1.
 :warning: relier des points est un peu trompeur sur la nature des informations représentées : un graphique en barres serait sans doute plus approprié.
@@ -15,12 +16,22 @@ Les auteurs ont donc pu calculer un effectif pour chaque valeur donnée, et en d
 D'après le graphique en fréquence, il est compliqué de trouver la médiane de la valeur étudiée, il faudrait tracer le graphique en fréquence cumulée.  
 
 **Variable aléatoire continue**
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 Cette courbe discrète a peu de chances de refléter la distribution réelle. D'une part, la taille est en fait une variable **continue**, et mesurer **exactement** 1,70 m est peu probable. D'autre part, on remarque que la courbe est "en dents de scie" : les valeurs multiples de 5 et 10 cm sont plus citées que leurs voisines. Pour proposer une distribution plus réaliste, les auteurs ont lissé la courbe des effectifs pour approcher la **fonction de densité** . Cette fois, la représentation par une courbe est justifiée.
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 Par définition de la fonction de densité, l'aire totale sous la courbe est égale à 1, et la probabilité d'avoir une valeur inférieure ou égale à x est égale à l'aire sous la courbe de moins l'infini à x - ici, comme il s'agit d'une taille de personnes adultes, le graphique est restreint à l'intervalle 1,40 - 1,90m.
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+```maths
+P(x<X) = \int_{-\infty} ^X     f(x)dx}
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 Il est plus facile de trouver la médiane graphiquement : avançons que la moitié des français **environ** étaient plus grands que 1,70m et l'autre moitié en-dessous 
 
 A partir de cette fonction de densité, on peut retrouver la probabilité de "mesurer 1,70m", compris comme la probabilité de mesurer "entre 1,695 et 1,705m", pour prendre en compte la précision de la donnée. Ce sera donc la différence entre la probabilité de mesurer moins de 1,705m et celle de mesurer moins de 1,695m : graphiquement, ce sera la différence entre les deux aires calculées respectivement jusque 1,705 et 1,695 . 
 
+```maths
+P(X_{min}<x<X_{max}) = \int_{X_{min} ^X_{max}     f(x)dx
+```