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Lição 76 — Distribuição normal

Curva de sino: densidade, padronização Z, regra 68-95-99,7, intervalos de confiança e testes Z. A distribuição central da estatística e das ciências aplicadas.

Used in: Stochastik — Leistungskurs alemão · H2 Math — Singapura · AP Statistics — EUA · Math B — Japão

f(x)=1σ2πe(xμ)22σ2,Z=Xμσf(x) = \frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}}\,e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}}, \quad Z = \frac{X-\mu}{\sigma}
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Rigorous notation, full derivation, hypotheses

Définition rigoureuse

Densité et paramètres

"If XX is a random variable and XX has a normal distribution with mean μ\mu and standard deviation σ\sigma, we write XN(μ,σ)X \sim N(\mu, \sigma). The mean μ\mu is the center of the symmetric curve, and the standard deviation σ\sigma gives the spread." — OpenStax Statistics §6.1

"Normal distributions are symmetric around their mean... The area under a normal distribution curve within one standard deviation of the mean is approximately 68%, within two standard deviations is approximately 95%, and within three standard deviations is approximately 99.7%." — OpenIntro Statistics §3.5

μμ−σμ+σμ−2σμ+2σ68%13,6%13,6%

Courbe normale : 68% des données entre μ ± σ (région centrale foncée), 27,2% entre μ ± 2σ (régions latérales), 0,3% dans les queues au-delà de μ ± 3σ.

Exemples résolus

Exercise list

42 exercises · 10 with worked solution (25%)

Application 24Understanding 2Modeling 12Challenge 1Proof 3
  1. Ex. 76.1Application

    XN(70,102)X \sim \mathcal N(70, 10^2). Calculez le z-score pour X=85X = 85.

  2. Ex. 76.2Application

    XN(100,152)X \sim \mathcal N(100, 15^2). Calculez le z-score pour X=80X = 80.

  3. Ex. 76.3ApplicationAnswer key

    Calculez P(Z1,96)P(Z \leq 1{,}96).

  4. Ex. 76.4Application

    Calculez P(Z1,96)P(Z \geq 1{,}96).

  5. Ex. 76.5Application

    Calculez P(1,96Z1,96)P(-1{,}96 \leq Z \leq 1{,}96).

  6. Ex. 76.6Application

    Calculez P(Z1,5)P(Z \leq -1{,}5).

  7. Ex. 76.7Application

    Calculez P(0Z2)P(0 \leq Z \leq 2).

  8. Ex. 76.8Application

    XN(50,102)X \sim \mathcal N(50, 10^2). Calculez P(X>65)P(X > 65).

  9. Ex. 76.9Application

    XN(50,102)X \sim \mathcal N(50, 10^2). Calculez P(40<X<60)P(40 < X < 60).

  10. Ex. 76.10Application

    XN(0,4)X \sim \mathcal N(0, 4) (variance = 4). Calculez P(X>3)P(X > 3).

  11. Ex. 76.11ApplicationAnswer key

    Calculez le quantile 90% de N(100,152)\mathcal N(100, 15^2).

  12. Ex. 76.12Application

    Calculez Q1Q_1 (quantile 25%) de N(100,152)\mathcal N(100, 15^2).

  13. Ex. 76.13Application

    QI N(100,152)\sim \mathcal N(100, 15^2). Quel pourcentage de la population a un QI entre 85 et 115 ?

  14. Ex. 76.14Application

    QI N(100,152)\sim \mathcal N(100, 15^2). Quel pourcentage a un QI au-dessus de 130 ?

  15. Ex. 76.15Application

    QI N(100,152)\sim \mathcal N(100, 15^2). Quel pourcentage a un QI au-dessus de 145 ?

  16. Ex. 76.16Application

    Tailles N(170,82)\sim \mathcal N(170, 8^2) cm. Quel pourcentage a une taille au-dessus de 186 cm ?

  17. Ex. 76.17ApplicationAnswer key

    Notes N(70,102)\sim \mathcal N(70, 10^2). À partir de quelle note commence le top 5% ?

  18. Ex. 76.18Application

    XN(0,1)X \sim \mathcal N(0, 1). Calculez P(X>3)P(|X| > 3).

  19. Ex. 76.19ApplicationAnswer key

    Pour XN(μ,σ2)X \sim \mathcal N(\mu, \sigma^2), quelle est la relation entre la médiane, le mode et μ\mu ?

  20. Ex. 76.20Application

    XN(20,42)X \sim \mathcal N(20, 4^2) et YN(10,32)Y \sim \mathcal N(10, 3^2) indépendantes. Quelle est la distribution de X+YX + Y ?

  21. Ex. 76.21Application

    Salaire mensuel N(5000,15002)\sim \mathcal N(5000, 1500^2) réals. Quel est le salaire plancher du top 10% ?

  22. Ex. 76.22ApplicationAnswer key

    Durée de vol N(120,102)\sim \mathcal N(120, 10^2) min. Combien de temps réserver pour avoir 99% de confiance d'arriver à temps ?

  23. Ex. 76.23Application

    Retours quotidiens d'action N(0,001,  0,012)\sim \mathcal N(0{,}001,\; 0{,}01^2). Calculez P(perte>2%)P(\text{perte} > 2\%).

  24. Ex. 76.24Application

    Tension N(220,52)\sim \mathcal N(220, 5^2). L'appareil échoue si V>235V > 235 V. Calculez la probabilité d'échec.

  25. Ex. 76.25Modeling

    Pièces avec diamètre N(10,00;  0,022)\mathcal N(10{,}00;\; 0{,}02^2) mm. Tolérance 10,00±0,0510{,}00 \pm 0{,}05 mm. Quelle fraction est rejetée ?

  26. Ex. 76.26Modeling

    Sondage auprès de 1000 personnes estimant une proportion réelle p=0,50p = 0{,}50. Construisez l'IC 95% pour pp.

  27. Ex. 76.27ModelingAnswer key

    Xˉ=105\bar X = 105, n=25n = 25, σ=10\sigma = 10 (connu). Construisez l'IC 95% pour μ\mu.

  28. Ex. 76.28Modeling

    Test H0:μ=100H_0: \mu = 100 vs. H1:μ100H_1: \mu \neq 100. Xˉ=105\bar X = 105, n=25n = 25, σ=10\sigma = 10. Calculez la p-valeur et décidez.

  29. Ex. 76.29ModelingAnswer key

    Temps d'exécution N(50,52)\sim \mathcal N(50, 5^2) ms. Pour garantir un SLA avec 95% des requêtes sous le seuil, quel threshold définir ?

  30. Ex. 76.30Modeling

    Six Sigma : spécification μ±6σ\mu \pm 6\sigma. Avec ajustement de 1,5σ pour dérive du processus, calculez les défauts par million. Pourquoi le résultat est-il 3,4 ppm et non pratiquement zéro ?

  31. Ex. 76.31Modeling

    Graphique X-bar avec n=5n = 5, σ=2\sigma = 2 (connu), Xˉˉ=100\bar{\bar{X}} = 100. Calculez UCL et LCL à ±3σ\pm 3\sigma.

  32. Ex. 76.32Modeling

    Scores de modèle ML N(0,80,  0,052)\sim \mathcal N(0{,}80,\; 0{,}05^2). Quel est le threshold pour sélectionner le top 20% des modèles ?

  33. Ex. 76.33Modeling

    Résistor 100Ω avec tolérance ±5%\pm 5\%. En supposant σ=5/3\sigma = 5/3 ohm (3σ = tolérance), calculez la fraction dans la spécification.

  34. Ex. 76.34Modeling

    Retour annuel de portefeuille N(5%,20%2)\sim \mathcal N(5\%, 20\%^2). Calculez la probabilité de retour négatif en un an.

  35. Ex. 76.35Modeling

    Notes ENEM (Mathématiques) N(520,1102)\sim \mathcal N(520, 110^2). Calculez P(note>700)P(\text{note} > 700).

  36. Ex. 76.36ModelingAnswer key

    IPCA annuel modélisé comme N(4,5%,  1,5%2)\mathcal N(4{,}5\%,\; 1{,}5\%^2). Cible d'inflation : jusqu'à 6,5%. Quelle est la probabilité de dépasser la cible ?

  37. Ex. 76.37Understanding

    Pourquoi standardisons-nous à la distribution normale standard ? Qu'est-ce qui justifie l'existence d'une seule table Φ(z)\Phi(z) ?

  38. Ex. 76.38Understanding

    La queue de la distribution normale est-elle « fine » ou « lourde » ? Pourquoi cela importe-t-il en modélisation du risque financier ?

  39. Ex. 76.39Challenge

    Montrez que si XN(0,1)X \sim \mathcal N(0, 1), alors Y=X2Y = X^2 a une distribution chi-carré avec 1 degré de liberté.

  40. Ex. 76.40Proof

    Démontrez que si XN(μ,σ2)X \sim \mathcal N(\mu, \sigma^2) et Y=aX+bY = aX + b (avec a>0a > 0), alors YN(aμ+b,  a2σ2)Y \sim \mathcal N(a\mu + b,\; a^2\sigma^2).

  41. Ex. 76.41ProofAnswer key

    Démontrez que +ex2/2dx=2π\int_{-\infty}^{+\infty} e^{-x^2/2}\,dx = \sqrt{2\pi} par l'astuce du changement en coordonnées polaires.

  42. Ex. 76.42ProofAnswer key

    Démontrez (esquisse) que la distribution normale maximise l'entropie différentielle parmi toutes les distributions continues avec moyenne μ\mu et variance σ2\sigma^2 fixées.

Sources

  • OpenIntro Statistics (4ª ed) — Diez, Çetinkaya-Rundel, Barr · 2019 · EN · CC-BY-SA. Source primaire — §3.5 (standardisation, règle 68-95-99,7, Q-Q plot, applications).
  • Statistics (OpenStax) — Illowsky, Dean · 2022 · EN · CC-BY. §6.1–6.4 — densité, FDR, IC, TCL, exercices de niveau AP.
  • Introduction to Probability (Grinstead-Snell) — Grinstead, Snell · 1997 · EN · GNU FDL. §5.2 — intégrale gaussienne, fonction caractéristique, entropie maximale, limite De Moivre-Laplace ; exercices de démonstration.

Updated on 2026-05-06 · Author(s): Clube da Matemática

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