Pour la différence entre loi continue et loi discrète, je dois pouvoir faire face.
Quand tu as une série statistique à une variable, tu as des caractères. C'est par exemple, la couleur des cheveux, le nombre de numéros trouvés par un joueur de loto, ou une taille en m.
Les trois exemples que je t'ai donné sont différents.
Le premier est qualitatif, ce qu'on peut faire avec ce genre de série est limité, (pourcentage de blonds,...)
Les deux suivants sont quantitatifs et là, on peut commencer à parler de lois.
Dans le deuxième exemple, le caractère évolue de manière discrète, c'est à dire qu'il y a des trous entre les valeurs (1, 2, 3,...,6).
Dans ce cas, il n'y a qu'un nombre fini de caractère mais il peut y en avoir un nombre infini dénombrable (
)
La loi qu rend compte de la densité de probabilité est une loi discrète.
ex: 1-> 70%, 2-> 15% ...
On peut représenter la loi par un diagramme en baton
Dans le troisième exemple, le caractère (la taille) évolue de manière continue. (Si la série est disposée dans un tableau, chaque colonne représentera un intervalle ; ex: [1.40m,1.50m])
La loi qui rend compte de la densité de probabilité dans ce cas là est une loi continue représentable par une courbe dont l'intégrale sur tout l'ensemble vaut 1.
C'est tout ce que je peux dire raisonnablement.
Aujourd'hui
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leurs différences..?? En fait mon problème c'est que je ne sais pas quelle lois appliquer quand je suis face à mon problème.. je sais qu'il existe des "indices" dans l'ennoncé.. comme par exemple une loi de poisson s'utilise dans le cas d'evenements rares.. mais je ne sais jamais quand je dois utiliser une loi normale, une loi normale centrée réduite, loi de student, loi de fisher senector... 
Mode linéaire
