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Loi normale de Laplace-Gauss - 31/03/18

The normal or Gaussian distribution; what you have to know!

Doi : 10.1016/S2543-3431(18)30066-6 
P. Ingrand a, b,
a Épidémiologie & biostatistique, Inserm CIC 1402, 6 rue de la Milétrie, TSA 51115, 86073 Poitiers cedex, France 
b Université de Potiers, 6 rue de la Milétrie, TSA 51115, 86073 Potiers cedex, France 

*Auteur correspondant : P. Ingrand, Université de Poitiers, 6 rue de la Milétrie, TSA 51115, 86073 Poitiers cedex, France.Université de Poitiers6 rue de la Milétrie, TSA 51115Poitiers cedex86073France

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Résumé

La loi normale occupe une place centrale en statistique, autant d’un point de vue théorique que dans ses applications. Elle renvoie vers des utilisations très fréquentes et diverses. C’est la raison pour laquelle quelques brefs rappels de notions élémentaires sur cette loi de probabilité importante sont proposés ici.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Summary

In probability theory, the normal (or Gaussian) distribution is a common continuous probability distribution. Normal distributions are important in statistics and are often used in medicine to represent real-valued random variables, which distributions are not known. The normal distribution is associated with the central limit theorem. In its most general form, under some conditions (which include finite variance), this theorem states that averages of samples of observations of random variables independently drawn from independent distributions converge in distribution to the normal when the number of observations is sufficiently large. This article presents what a radiologist has to know on this distribution.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Mots-Clés : Loi de probabilité, Statistique, Loi normale

Keywords : Normal distribution, Gaussian distribution, Statistics


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