Discussion:Loi normale

remarques de 2004

Cet article part bille en tete sur la technique matheuse.

La version anglaise introduit le sujet par l'histoire de la loi, suivi d'une vue generale.

En procédant de la sorte, le lecteur néophyte ou préssé retire la substantifique moelle plus rapidement.

Et le lecteur plus curieux entre dans le sujet plus agréablement.

lolive

Je suis parfaitement d'accord et je m'étonne que rien ne soit fait dans ce sens. C'est la pratique extensive du "parachutage" technique comme si ces lois et théorèmes existaient en soi depuis toujours.

C'est occulter l'approche historique et pédagogique de la chose, qui, me semble-t-il, est le rôle d'une encyclopédie et sa valeur ajoutée. Sinon, dans ce cas, autant se contenter d'un livre quelconque de Math Sup.
Med

Wikipedia a t'il une page presentant les applications pratiques de la loi en question, dans la vrai vie? (un exemple bien senti valant parfois plus qu'un demonstration théorique, cf les chaines de Markov avec Google :). lolive

Quels sont les différents tests de normalité ? Comment calcule-t-on la droite de Henry ?

Bonjour, par test de normalité, je suppose que tu entends test d'ajustement? Le seul que je connaisse est le test du χ². Ce test doit donner lieu à un article quand quelqu'un aura le courage de s'y mettre...

pour la droite de Henry, l'article sera plus court. Ce n'est pas un test statistique mais une vérification graphique.

Pour chaque valeur du caractère statistique x_i on calcule la fréquence cumulée F_i(voir statistiques élémentaires continues). Puis à l'aide d'un tableau de la fonction de répartition F de la loi normale centrée réduite (attention, ce n'est pas le tableau qui est donné dans l'article mais celui qui donne la probabilité de l'intervalle ]-∞ , t]), on détermine t_i tel que F(t_i)=F_i. Si la variable est gaussienne, on doit avoir $t_{i}={\frac {x_{i}-E(X)}{\sigma }}$. Les points de coordonnées (x_i, t_i) doivent alors être alignés. La droite s'appelle la droite de Henry et fournit accessoirement E(X) et σ.

C'est un peu succin, mais l'article est à créer...HB 20 jul 2004 à 13:22 (CEST)

On démontre en statistiques bayésiennes que le chi2 est le resultat du passage à la limite d'une formule de "distance" entre distibutions qui fait intervenir les logs. La démonstration se trouve entre autres dans "Décisions rationnelles dans l'incertain", de Myron Tribus et traduit par Jacques Pézier. le livre existe à Beaubourg, mais en revanche je ne l'ai pas sous la main. Bon, si je fais un tour là-bas à la rentrée, j'alimenterai. François-Dominique 20 jul 2004 à 13:32 (CEST)

Courbe en cloche "fabriquée" dans le cas du QI

Hélas, dans le cas des tests de QI, la courbe en cloche n'a rien de fortuit : les tests ont en effet été étalonnés au prélable afin que les questions ne soint pas "toutes trop difficiles" ou "toutes trop faciles". Donc en fait on les a ajustés de façon à ce qu'ils donnent une coube d' allure plus ou moins gaussienne. Il n'est donc pas significatif qu'ils suivent une gausienne, puisqu'on les a construits pour ça.

Je ne crois pas qu'on puisse citer cet exemple, hormis en tant que cas où la gaussienne n'est justement pas significative (ce qui serait d'ailleurs sans doute une bonne chose pour doucher un certain mysticisme associé à cette courbe).

J'ai en revanche un exemple amusant (dont a parlé Gamow) de réflexion autour de la gaussienne, et qui aide bien à fixr les idées. Mais il ne peut être expliqué de façon simple qu'avec affichage de deux schémas. Avec quoi les faites vous et comment les faites vous remonter sur le site ?

François-Dominique 20 jul 2004 à 13:42 (CEST) (encore novice)

Aucun problème pour supprimer l'exemple du Q.I. ou le conserver avec un statut de gaussienne fabriquée. Comme je l'indique, je ne suis pas spécialiste des maths appliquées. Pour les schémas, j'utilise un logiciel libre gnuplot, dont je découvre les fonctionnalités (ce n'est pas évident sans aide) et un logiciel de dessin gimp. Mais tout autre logiciel peut convenir s'il fournit une image png. Ensuite il suffit de cliquer dans la boite à outil à gauche sur importer une image. On arrive sur une page d'explications. A la fin de celle-ci, il y a une fenêtre pour rentrer le chemin de l'image, et une autre pour la décrire. Il faut aussi penser à cocher la case sur le copyright. Il suffit alors de cliquer sur copier et l'image est copiée sur le serveur. Pour l'inserer dans un article, il suffit d'écrire le nom de l'image avec son extension, de le selectionner et de cliquer sur le sixième onglet de la fenêtre de modification.HB 20 jul 2004 à 16:01 (CEST)

Ogive de Galton et courbe en cloche

L'ogive de galton n'est pas une courbe en cloche ou courbe de Gauss. voir ce dessin. En revanche la fonction de répartion associée à une loi de gauss a bien pour représentation graphique une ogive de Galton. Donc suppression de la remarque dans le corps du texte.

En effet, j'ai effectué moi même une recherche, et je suis tombé sur ce site qui le confirme: (en anglais) [1]

utilisation de la loi normal

Bonjour, Je suis en train de réviser en vue de préparer mon examen de probabilité mais j'ai un exercice sans correction que je n'arrive pas à faire. c'est sur l'application de la loi normale.

Voila le probleme:

Sur un classe de 30 éleves on note chaque /20 au demi point pres. On supposse que la repartition suit la loi gaussienne de moyenne 12 et d'ecart type 2 les valeur > 2à sont = 20 et <0 sont =0 . Quel est la probabilité exact qu'un éléves ait une note <8 ou > ou égale à 16 Indiquez la probabilité approché qu 1 éleves est une note de 20 ?

Merci d'expliquer la méthode utilisé et de détailler le resonnement . Merci d'avance (mon avenir scolaire dépend de vous ;-) )

Votre avenir scolaire me parait compromis... NoJhan 21 mai 2005 à 23:19 (CEST)

Une encyclopédie n'est pas un forum d'aide dans lequel de toute façon, on vous demandera de vous exprimer en français et d'indiquer les pistes que vous avez suivies. HB 22 mai 2005 à 08:23 (CEST)

Calcul de l'intégrale de Gauss

Bonjour.

Il est indiqué dans l'article que l'intégrale de Gauss se calcule par résidus. À ma connaissance (j'ai enseigné l'analyse complexe), il n'y a pas de méthode "classique" de ce type (ce qui ne veut pas dire qu'une utilisation astucieuse de l'analyse complexe pour ce calcul n'existe pas).

En fait, la méthode classique, de niveau au plus BAC+2, et qui tient en quelques lignes, utilise une intégrale double qu'on calcule en coordonnées cartésiennes puis en coordonnées polaires.

Il existe aussi une méthode, élémentaire (niveau BAC + 1) mais assez lourde et bien peu naturelle, utilisant les intégrales de Wallis.

En revanche, le calcul de la fonction caractéristique de la loi normale peut se faire par intégration complexe, ou en résolvant une équation différentielle, ces deux méthodes supposant connue la valeur de l'intégrale de Gauss. Vivarés 29 octobre 2005 à 01:21 (CEST)

Je t'invite à apporter ces modifications directement dans l'article. Cela vaut la peine d'ajouter une section à ce sujet (à la fin peut-être ?) Dake 29 octobre 2005 à 02:48 (CEST)

Modification de l'article

J'ai quelque peu réorganisé le plan : introduire la loi normale centrée réduite en premier paraît souhaitable. Les notations quasi classiques $\varphi ,\Phi$ ne pouvaient être passées sous silence. Enfin, sans entrer dans le détail de la loi normale à n dimensions, j'ai apporté quelques précisions sur la matrice des covariances, qui n'est pas toujours définie positive. Il restera(it) à parler du théorème de la limite centrée, qui est l'explication théorique du rôle joué dans de nombreuses situations par la loi normale. Vivarés 31 octobre 2005 à 18:43 (CET)

théorème de la limite centrée > cela doit faire l'objet d'un autre article amha, je n'ai pas regardé s'il existait, il est probable que c'est déjà le cas Dake → @ 1 novembre 2005 à 17:13 (CET)

Théorème de la limite centrale est un article partiellement traduit de l'anglais (j'ai horreur de ces travaux commencés jamais finis!) J'ai l'impression qu'en français le terme approprié est plutôt théorème central limite mais je suis peut-être "has been". HB 1 novembre 2005 à 18:33 (CET)

Le terme théorème central limite est peut-être courant dans le jargon des probabilistes, mais c'est un calque (syntaxiquement étrange en français, voire "monstrueux") de l'anglais central limit theorem, où l'adjectif central se rapporte à limit (et non pas à theorem), et qui en français, ne veut rien dire d'autre que théorème de la limite centrale, ou théorème de la limite centrée ; en italien, par exemple, on trouve teorema del limite centrale qui veut dire mot à mot théorème de la limite centrale [Nota : je rétablis mes modifications ; j'avais omis de m'identifier] Vivarés 2 novembre 2005 à 14:32 (CET)

L'appelation qui est donnée à ce théorème dans divers livres est la suivante: Le théorème "CENTRAL LIMIT" tout simplement Feeder Fan 19 mai 2006 à 22:34 (CEST)

Tracer une courbe de Gauss

Bonjour, je souhaiterais tracer une courbe de gauss sur fichier excel avez vous une méthode. merci 80.69.208.49 4 novembre 2005 à 08:46

Cette question a été déplacée vers l'Oracle.

Lien mort

Bonjour, le lien vers le [Gaussian Random Numbers] est mort (28 mars 2007). A supprimer ou remplacer si cela perdure.

Fonction de répartition : Loi normale centrée réduite

Bonjour à tous,

Ce serait pas mal de mettre au moins un tableau, voire de créer un article détaillé. Avec cette fonction de répartition, on peut toutes les déduire... Je peux lancer la machine d'ici peu, une application pratique détaillée, qu'en pensez vous, est-ce plutôt du domaine de la wikiversité? Mayonaise 21 juin 2007 à 13:15 (CEST)

Il me semble qu'un extrait du tableau et une explication sur son usage sont donnés dans Loi normale#tables numériques. Le lien entre la fonction de répartition de la loi normale centrée réduite et d'une autre loi de Gauss est donné au paragraphe suivant. Un tableau plus complet est fourni dans wikisource s:Table de la loi normale centrée réduite avec lien en fin d'article. Mais si tu trouves que cela n'est pas assez mis en évidence, ne te gêne pas pour modifier l'article. HB 21 juin 2007 à 14:36 (CEST)

deux fonctions de densité

Ces deux fonctions definissent tous les deux la Densité de probabilité, bien qu'ils ne soient pas égales. Comment ça arrive? - Quelle est la différence entre les deux?
$\varphi (t)={\frac {1}{\sqrt {2\;\pi }}}\,\mathrm {e} ^{-{\frac {t^{2}}{2}}}$
$f(x)={\frac {1}{\sigma {\sqrt {2\pi }}}}\mathrm {e} ^{-{\frac {1}{2}}\left({\frac {x-m}{\sigma }}\right)^{2}}$
-- Saippuakauppias ⇄ 6 avril 2008 à 15:43 (CEST)

la première correspond à la densité de la loi normale centrée réduite. C'est un cas particulier de fonction de densité pour une loi normale dont la moyenne m vaut 0 (centrée) et l'écart type $\sigma$ vaut 1. L'autre densité s'en déduisant pas changement de variable affine, les tables numériques ne donnent que la première densité.HB (d) 6 avril 2008 à 21:14 (CEST)

Merci. -- Saippuakauppias ⇄ 9 avril 2008 à 01:19 (CEST)

N(μ,σ²)

On observe des notations avec ${\mathcal {N}}(\mu ,\,\sigma ^{2})$ ou ${\mathcal {N}}(\mu ,\,\sigma )$ surtout dans le cours et notres séries à l'Uni. Je me demande, pourquoi on a le $\sigma ^{2}$?
Si on a une variable $X\sim N(52,16).\,\!$ on utilise pour P(X<30) $P(X<x)=\Phi \left({\frac {x-\mu }{\sigma }}\right)$ avec $P(X<30)=\Phi \left({\frac {30-52}{4}}\right)$. C'est juste? -- Saippuakauppias ⇄ 9 avril 2008 à 01:19 (CEST)

J'ai donné la réponse dans le premier § de l'article. -- Saippuakauppias ⇄ 11 avril 2008 à 16:19 (CEST)

La réponse était déjà donnée depuis longtemps dans l'article (cf. Loi normale générale, définition, notation. Vivarés (d) 11 avril 2008 à 18:25 (CEST)

Tant mieux ... ;) -- Saippuakauppias ⇄ 14 avril 2008 à 23:05 (CEST)

Fonction de répartition

Ne serait-il pas judicieux de renvoyer l'essentiel de ce paragraphe vers l'article fonction d'erreur ? je pense que la table numérique (un peu désuète avec les tableurs et les calculatrices programmables actuelles) et l'étude de fonction alourdissent un peu le présent article ; le calcul de la fonction proprement dite est détaillé dans « Fonction d'erreur ». Le paragraphe « Fonction de répartition » pourrait, lui, simplement indiquer comment on passe d'une distribution étalonnée à la distribution centrée réduite. --Verbex (d) 9 mai 2008 à 10:02 (CEST)

Fonction de répartition

Dans la table numérique de la fonction de répartition il est donné les valeurs de Φ(x) alors qu'il est indiqué Φ0(x). Que faudrait-il mettre? Merci --Gregoire (d) 15 décembre 2009 à 13:11 (CET)

Commentaires en vue d'un label

Bonjour à tous. Ca fait un moment que je travaille suer cet article et j'ai à peu près tout améliorer. Dans l'état actuel, je trouve que l'article commence à être complet. Mais difficile de connaitre tous les détails, propriétés, applications, etc liés directement à la loi normale. Ce que je vois à améliorer/rajouter est :

• Améliorer la partie sur les tests statistiques, mais je ne me sens pas à l'aise pour faire un bon résumé vulgarisé, finalement je l'ai fait. Ipipipourax (d) 5 novembre 2012 à 15:13 (CET)
• Améliorer la partie définition et explications informelles pour faire un résumé très vulgarisé de la loi normale (definition + propriété principales + application principales) fait Ipipipourax (d) 5 novembre 2012 à 15:13 (CET)
• Améliorer l'entête de l'article (peut etre a faire a la toute fin) fait Ipipipourax (d) 30 octobre 2012 à 16:36 (CET)
• Ajouter des propriétés sur les cumulants. fait Ipipipourax (d) 29 octobre 2012 à 13:46 (CET)
• Ajouter (peut etre) d'autres applications. fait Ipipipourax (d) 30 octobre 2012 à 16:36 (CET)
• Ajouter (peut etre) une section sur les modélisation que l'on peut penser gaussienne mais qui ne le sont pas : courbe de QI par ex.

  Finalement je suis pas sur de l'intérêt de cette section. L'article est déjà pas mal long. Ipipipourax (d) 5 novembre 2012 à 15:13 (CET)

Par ailleurs, il serait bon de relire le tout et d'avoir des commentaires (positifs ou négatifs) sur l'article. Merci. Ipipipourax (d) 29 octobre 2012 à 12:25 (CET)

A force de chercher des références sur le net a propos de la loi normale, je tombe sur des articles avec de nouvelles propriétés/applications. Je pense que j'ai fait a peu près le tour des propriétés importantes maintenant. Par contre ca rend l'article assez technique mathématiquement. Je pense que c'est important de garder les énoncés théoriques, mais c'est peut-être un peu dur à lire pour un non mathématicien (je me rend pas vraiment compte à quel point). Les parties historique et explications informelles sont censées être compréhensible par tout le monde. Que faudrait-il faire?

• On laisse dans cet état?
• On rajoute des commentaires en termes moins mathématiques un peu partout pour expliquer? Le problème, c'est que larticle va être très très long après.
• Il faut séparer en plusieurs sous article? Mais je vois pas trop comment?

Avis aux commentaires. (j'avoue me sentir un peu seul sur cet article) Ipipipourax (d) 8 novembre 2012 à 15:24 (CET)

Dur, dur, les monologues sur les pages de discussion. J'en sais quelque chose. Le problème vois-tu c'est que quand l'article commence à être un peu long et qu'on fait confiance au rédacteur, on n'a plus très envie de le relire. Pour ce qui est du niveau technique, il faut essayer d'être le moins technique possible dans les premières sections. je pense que tu n'as pas trop mal réussi le challenge. Mais plus on s'enfonce dans l'article, plus on peut être théorique. Donc il me semble inutile d'ajouter des commentaires en termes moins mathématiques quand on est dans les dernières sections de l'article. En revanche tu peux peut-être améliorer l'accessibilité de la section Utilisations et applications en commençant par les applications les plus abordables. Suggestion : commencer par la balistique, amusant et demandant peu de connaissance pour comprendre le truc, ensuite par les sciences humaines et, oui, évoquer le QI me semble nécessaire, puis la médecine-génétique mais en mettant d'abord les courbes de croissances , plus connues du grand public, avant de se lancer dans les locis, en économie, en traitement du signal et mesure physique et terminer par les mathématiques particulièrement indigestes. Si j'ai le courage, je tenterai une lecture critique mais fidèle à mon habitude de snober les pages de label, je n'irai pas t'y soutenir. Bon courage cependant pour ta démarche. HB (d) 8 novembre 2012 à 16:15 (CET).

Merci bien pour les commentaires et propositions. J'ai rajouté quelques commentaires pour que ce soit plus abordable. J'ai changé l'ordre des applications et utilisations et j'ai ajouté le QI (avec des ref). Je pense aussi qu'il ne faut pas allonger l'article sinon ca deviendrait vraiment indigeste. Et il y a déjà tout ce qu'il faut même a un niveau recherche.

Pas de probleme pour le label, je comprend le fait de ne pas vouloir participer. Par contre je suis preneur de tous commentaires. Ipipipourax (d) 8 novembre 2012 à 19:51 (CET)

Relecture

Je placerai ici, au gré de ma relecture, (quand je m'y mettrai vraiment ) mes diverses questions et j'invite des relecteurs potentiels à en faire autant. HB (d) 8 novembre 2012 à 23:08 (CET)

• Juste en passant , en parcourant la section critères de normalité, il me semble qu'il manque quelque chose : Tu écris « on a vu que si une distribution est gaussienne:» et puis plus rien, je suppose que tu voulais rappeler que 68 % des valeurs doivent se trouver entre μ-σ et μ+σ ou quelque chose d'approchant ? HB (d) 8 novembre 2012 à 23:08 (CET)

  Effectivement il y a eu une fausse manip quelque part. Ipipipourax (d) 9 novembre 2012 à 15:33 (CET)

Le raisonnement de Gauss : la loi des erreurs

J'aime bien l'histoire de la découverte de la loi de Gauss par Gauss, ci-dessous. J'ai dû la piquer dans le Stiegler. Serait-ce une addition souhaitable à la page Loi normale, ou bien est-elle déjà trop longue  ? Chassaing 9 novembre 2012 à 20:41 (CET)

Comme d'autres à la même époque (Laplace, Laguerre par exemple), Gauss argue que n mesures $(X_{1},X_{2},\dots ,X_{n})$ de la même grandeur θ (pour la petite histoire, en l'occurence, cette grandeur est de nature astronomique) sont de la forme $(\theta +Y_{1},\theta +Y_{2},\dots ,\theta +Y_{n}),$ où les $Y_{i}$ s'interprètent comme les erreurs de mesure. À l'époque, le consensus est que les $Y_{i}$ sont des variables aléatoires à densité, et on pense souvent qu'elles sont indépendantes et de même densité f, même si une des propositions était une densité jointe des $Y_{i}$ assez baroque et peu commode. La controverse porte sur le choix de f. Les $Y_{i}$ et θ sont inconnues, les valeurs connues (observées) sont les $X_{i}.$ La densité jointe de $(Y_{1},Y_{2},\dots ,Y_{n})$ est donc

$f(y_{1})f(y_{2})\dots f(y_{n}),$

et la densité jointe des valeurs observées $(X_{1},X_{2},\dots ,X_{n})$ est

$L(\theta ,x_{1},x_{2},\dots ,x_{n})\ =\ f(x_{1}-\theta )f(x_{2}-\theta )\dots f(x_{n}-\theta ).$

Selon Gauss, les deux affirmations suivantes devraient être vraies simultanément :

1. le meilleur estimateur de θ est la moyenne des $x_{i}$, notée ${\overline {x}};$
2. à valeurs observées $(x_{1},x_{2},\dots ,x_{n})$ fixées, le meilleur estimateur de θ est la valeur de θ réalisant le maximum de $\theta \ \longrightarrow \ L(\theta ,x_{1},x_{2},\dots ,x_{n}).$ En langage d'aujourd'hui, le meilleur estimateur de θ est l'estimateur du maximum de vraisemblance.

Autrement dit, d'après Gauss, la densité f doit être choisie de sorte que l'estimateur du maximum de vraisemblance soit la moyenne empirique. Gauss recherche donc toutes les fonctions f satisfaisant les inéquations fonctionnelles suivantes :

$\forall n\geq 1,\ \forall x_{1},x_{2},\dots ,x_{n},\theta \qquad f(x_{1}-{\overline {x}})f(x_{2}-{\overline {x}})\dots f(x_{n}-{\overline {x}})\ \geq \ f(x_{1}-\theta )f(x_{2}-\theta )\dots f(x_{n}-\theta ).$

Il est naturel de supposer f régulier et de poser $\Phi =\ln f,\ \varphi =\Phi ^{\prime }.$

Pour $n=2,$

en écrivant que la dérivée en la variable $\theta$ s'annule pour $\theta ={\overline {x}},$ on obtient alors :

$\forall x_{1},x_{2},\qquad \varphi (x_{1}-{\overline {x}})+\varphi (x_{2}-{\overline {x}})\ =\ 0,$

ou encore

$\forall x_{1},x_{2},\qquad \varphi \left({\tfrac {x_{1}-x_{2}}{2}}\right)+\varphi \left({\tfrac {x_{2}-x_{1}}{2}}\right)\ =\ 0,$

autrement dit, $\varphi$ est une fonction impaire.

Pour $n=3,$

de la même manière, on obtient :

$\forall x_{1},x_{2},x_{3}\qquad \varphi (x_{1}-{\overline {x}})+\varphi (x_{2}-{\overline {x}})+\varphi (x_{3}-{\overline {x}})\ =\ 0,$

ou encore, en utilisant que $\varphi$ est une fonction impaire,

$\forall x_{1},x_{2},x_{3}\qquad \varphi \left({\tfrac {2x_{1}-x_{2}-x_{3}}{3}}\right)+\varphi \left({\tfrac {2x_{2}-x_{1}-x_{3}}{3}}\right)\ =\ \varphi \left({\tfrac {x_{1}+x_{2}-2x_{3}}{3}}\right).$

On en déduit que

$\forall u,v\qquad \varphi (u)+\varphi (v)\ =\ \varphi (u+v).$

Il en découle que $\varphi$ est une fonction linéaire, donc $\Phi$ est de type $Ax^{2}+B$ et, finalement, f est de type $\lambda e^{Ax^{2}}.$

Réciproquement, dès que A est négatif et $\lambda$ positif, une fonction de type $\lambda e^{Ax^{2}}$ satisfait le système d'inéquations fonctionelles posé par Gauss.

Commentaires

Effectivement cette explication est intéressante. Ca ressemble un peu à une preuve et il y a un côté historique. Je pense qu'elle peut avoir sa place dans cet article. Mais il est déjà plutôt long. Je n'avais rajouté aucune preuve de peur que ce soit trop long. Quelles solutions avons-nous ?

• Mettre tout l'historique dans un nouvel article intitulé Histoire de la loi normale (et pourquoi pas y inclure l'historique du théorème central limite).
• Mettre cette explication dans une boite déroulante, on pourrait d'ailleurs mettre d'autres explications trop mathématiques dans des boites déroulantes.
• Mettre cette explication dans l'article de Gauss (même si je suis pas trop pour).
• Peut etre d'autres solutions que je vois pas ...

Ipipipourax (d) 9 novembre 2012 à 22:49 (CET)

je chercherai à le caser ququepart, maintenant que je l'ai écrit, à cause de l'importance historique, de la vision novatrice (max de vraisemblance) et de la simplicité, mais je ne sais pas si c'est là le meilleur endroit. Un menu déroulant sera de toute façon opportun. De toute façon il manque la source, pour le moment. Chassaing 9 novembre 2012 à 23:25 (CET)

J'ai trouvé cette source, à la page 57. Ipipipourax (d) 10 novembre 2012 à 21:57 (CET)

(en) Hald Anders, A History of Parametric Statistical Inference from Bernoulli to Fisher, 1713 to 1935, Springer, 2007, 225 p. (ISBN 0-387-46408-5, lire en ligne)

super. Source intéressante par ailleurs ... Chassaing 12 novembre 2012 à 10:45 (CET)

Je viens de trouver de très intéressant article de Polya (le 1er de la liste) qui est semble-t-il la preuve complete et originale du résultat. Ipipipourax (d) 14 novembre 2012 à 10:26 (CET)

Il y a une parenté et la formule (17) donne l'imparité comme dans Gauss. Mais je n'ai pas trouvé le raisonnement complet pour le moment. Chassaing 14 novembre 2012 à 19:54 (CET)

Je relance cette discussion pour savoir quoi faire de l'explication ci-dessus. A y réfléchir, je pense qu'il y a suffisamment d'infos pour créer la page Histoire de la loi normale. En plus ça allègerais cette page loi normale qui est peut etre trop longue. Mon but est de proposer cette page au label BA prochainement. Si au moins une personne est d'accord avec cette proposition je crée la page. Ipipipourax (d) 8 janvier 2013 à 09:40 (CET)

Je suis à fond pour, mais je n'ai pas le temps de m'y coller actuellement. La publication du raisonnement par Gauss se trouve dans « Theoria motus corporum celestium in sectionibus conicis solem ambientium », qui paraît en 1809. Un fac simile de la bonne page dudit ouvrage se trouve pages 140-144 de (en) Stephen M. Stigler, The History of Statistics : The Measurement of Uncertainty before 1900, Harvard, Belknap Press of Harvard University Press, 1^er mars 1990, 1^re éd., 432 p. (ISBN 978-0674403413 et 067440341X), avec une explication de Stigler qui est à peu près celle que je donne. Et aussi avec une relation, intéressante, de la réaction, immédiate, de Laplace. On reconnait, avec un peu de peine (à cause du latin, de la rédaction scientifique de l'époque, et d'une simplification de présentation que j'ai effectué), l'argument que j'ai donné. Chassaing 9 janvier 2013 à 15:17 (CET)

Ok, je viens de transférer vers la nouvelle page. J'y ai mis également l'explication ci-dessus sans la source. Je ferai plus tard si j'ai le temps. Ipipipourax (d) 9 janvier 2013 à 17:53 (CET)

Relecture de PAC2 (d · c · b)

Quelques remarques au fil de la lecture :

• Même s'il existe un article détaillé sur l'historique, je pense qu'il est nécessaire de mettre une version abrégée de l'historique dans la page principale. --PAC2 (d) 10 janvier 2013 à 23:09 (CET)

  A partir de histoire de la loi normale. Ipipipourax (d) 11 janvier 2013 à 12:34 (CET)

• J'ai testé le modèle {{Ancre}} pour relier le texte à la figure correspondante. Je pense que c'est utile parce que les figures peuvent être amenées à se déplacer avec le développement de l'article et surtout ne pas apparaître au même endroit selon les navigateurs (par exemple sur la version mobile de wikipedia, etc). --PAC2 (d) 10 janvier 2013 à 23:09 (CET)
• :-) Un petit détail : Si la taille des femmes suivait vraiment une loi normale, alors la probabilité pour une femme d'avoir une taille inférieure à 0 serait non nulle. En effet, la loi normale a comme support l'ensemble des réels. Au delà de la plaisanterie, il est peut-être plus correct de dire quelque chose comme : « on a coutume de modéliser la taille des femmes (ou la taille des hommes) par une loi normale. » --PAC2 (d) 10 janvier 2013 à 23:14 (CET)

  J'ai opté pour un vocabulaire sans le mot "modéliser" histoire de rester compréhensible par le plus grand nombre et pour coller le plus à la source. Ipipipourax (d) 11 janvier 2013 à 12:34 (CET)

• Je ne suis pas d'accord avec l'emploi que tu fais du mot histogramme. Si on se réfère à l'ouvrage de Larry Wasserman, All of Statistics, un histogramme est un estimateur non paramétrique de la densité d'une variable aléatoire continue (page 305, chapitre 20.2). En revanche, on peut effectivement représenter la fonction de probabilité d'une loi discrète à l'aide d'un diagramme en bâtons. --PAC2 (d) 10 janvier 2013 à 23:19 (CET)

  Effectivement quand j'avais écrit, j'avais utilisé le terme histogramme plus connu que diagramme en bâton. J'ai tout remplacé. (c'était quand meme valable avec histogramme je pense si on regarde Histogramme#Interprétation). Par ailleurs, il serait bon de créer Diagramme en bâton. Ipipipourax (d) 11 janvier 2013 à 12:34 (CET)

  Oui effectivement, ça fait partie de mes (trop nombreux) projets. --PAC2 (d) 11 janvier 2013 à 12:52 (CET)

  Je l'ai rajouté au Projet:Probabilités et statistiques. N'hésite pas à mettre à jour. Ipipipourax (d) 11 janvier 2013 à 12:53 (CET)

Je suis surpris et assez défavorable au remplacement d'histogramme par diagramme en baton, sur la seule foi d'un ouvrage anglophone qui ne peut faire autorité pour ce qui est du langage scientifique francophone. Histogramme est passé dans le langage courant et ne se limite pas au sens très théorique mentionné plus haut (Wasserman). En résumé histogramme inclut à la fois «  estimateur non paramétrique de la densité d'une variable aléatoire continue » et « diagramme en baton », et est bien plus economique en nombre de caractères d'imprimerie utilisés et moins contourné que diagramme en batons, qui me semble appartenir essentiellement au nouveau langage de la pédagogie des statistiques qui se développe avec l'augmentation de la part des stats dans les programmes du secondaire. J'entend peu « diagramme en batons » dans l'enseignement universitaire des statistiques. Évidemment, je ne peux pas trancher sur la fréquence d'emploi des deux termes, mais Wasserman ne peut pas être utilisé pour trancher cette question et pour proscrire l'emploi du terme « histogramme », à mon avis. Chassaing 11 janvier 2013 à 14:07 (CET)

Je suis d'accord que histogramme suffirait. Diagramme en bâton est plus précis mais moins connu. Reste à se décider. Ipipipourax (d) 11 janvier 2013 à 14:46 (CET)

Je pense que le terme histogramme utilisé pour désigner un diagramme en batons est un abus de langage. Mais comme toujours sur wikipedia, cherchons des références francophones pour nous mettre d'accord. Connaissez-vous une référence francophone qui utilise le terme histogramme dans le sens de diagramme en baton ? --PAC2 (d) 11 janvier 2013 à 16:16 (CET)

Je crois que le terme histogramme n'est pas utilisé de la même façon par tous les scientifiques : les probabilistes (dont je fais partie) y voient une manière de représenter des données statistiques ou une manière formelle de représenter une fonction de masse, les scientifiques plus appliqués (statisticiens par ex) y voient plus une représentation fréquentiste de données dans des classes. Bref je pense qu'on aura du mal à se mettre d'accord. Je propose d'écrire:: " diagramme en bâtons ou histogramme" dans la section Définition et explications informelles et de ne parler que de diagramme en bâtons pour la suite. Ipipipourax (d) 14 janvier 2013 à 09:12 (CET)

Comme je suis têtu, j'ai été chercher des références. Dans l'ouvrage de Gilbert Saporta, Probabilités, analyse des données et statistique, page 114, l'histogramme est bien défini comme une représentation non paramétrique de la densité d'une variable continue. google books. --PAC2 (d) 15 janvier 2013 à 12:19 (CET)

• Dans la partie histoire, je lis : « Par exemple, de nouvelles tables numériques sont données en 1948 par Karl Pearson, ». Or, Karl Pearson est mort en 1936. Il s'agit peut être de son fils Egon Pearson. --PAC2 (d) 11 janvier 2013 à 16:20 (CET)

  Effectivement j'avais mis le mauvais Pearson, c'est réparé. Ipipipourax (d) 14 janvier 2013 à 09:12 (CET)

• Pour les images, il est recommandé de ne pas spécifié la taille en pixel. Si on veut agrandir une image, il est préférable d'utiliser le paramètre upright. upright=2 multiplie par 2 la taille de l'image et upright=.5 diminue la taille de l'image par 2. Voir Aide:Taille des images et Wikipédia:Mise en forme des images. --PAC2 (d) 11 janvier 2013 à 19:21 (CET)

  corrigé, sauf pour l'info box. Ipipipourax (d) 14 janvier 2013 à 09:12 (CET)

• Je ne sais pas si c'est lié à mon ordinateur, mais j'ai l'impression que le temps de chargement de cette page et le temps d'enregistrement des modifications est particulièrement long. --PAC2 (d) 11 janvier 2013 à 19:21 (CET)

  Effectivement c'est pareil pour moi, mais ca dépend des jours. Ipipipourax (d) 14 janvier 2013 à 09:12 (CET)

• Fin de ma relecture : Bravo pour l'article, je pense qu'il peut être présenté au label BA ou même AdQ prochainement. --PAC2 (d) 11 janvier 2013 à 19:40 (CET)

  Merci pour la relecture de ce long article. Ipipipourax (d) 14 janvier 2013 à 09:12 (CET)

intro

Je vois que l'intro ne fait pas l'unanimité. Le dernier changement me plait que moyen : parler du mouvement brownien et du bruit blanc des la 1ere phrase me parait pas rendre l'explication plus simple et "est a la base de nombreuses lois de proba" ma parait tres flou ... Je propose :

Je préfère mettre ici que changer directement. Ipipipourax (d) 21 janvier 2013 à 13:34 (CET)

Je regarde ça l'air de rien et t'approuve - dans la mesure où dans le texte de l'article les exemples tirés de la physique n'arrivent qu'assez bas (à raison à mon sens) il est singulier de les remonter si haut dans l'intro ; quand je dis que je t'approuve, je veux dire que j'aime mieux l'intro dans son état au 19 janvier [2] que celle que tu proposes ici et qui cherche à être un compromis entre celle-ci et la version modifiée par Cantons-de-l-Est. Tant que j'y suis sur les retouches récentes -mais c'est un dada à moi- je regrette aussi ce diff [3] (ajout d'une image de De Moivre) qui me semble ressortir d'une "histoire par les grands hommes" plus ou moins appropriée selon les sujets mais probablement assez peu pour celui-ci. Je préfèrerais que la section "Histoire" n'ait pas d'image. Touriste (d) 21 janvier 2013 à 14:11 (CET)

Je suis également d'accord pour qu'il n'y ait pas d'image dans cette section historique qui se doit de rester courte. Ipipipourax (d) 21 janvier 2013 à 14:15 (CET)

Je me sen s un peu responsable du changement d’intro et à vrai dire, je n’ai pas dû être claire, car je ne pensais pas à mettre les applications au début, juste une phrase courte, non technique, expliquant le sens général de cette loi : donc la première phrase ci-dessus seulement me va bien ("de nombreuses variables" au lieu de "plusieurs paramètres" , peut-être, surtout que "paramètre" arrive juste après pour désigner l’espérance et l’écart type), et ensuite ta définition plus formalisée, et enfin les applications comme tu avais fait. Re: les photos, je suis d’accord avec vous deux, mais si vous voulez, je peux trouver une illustration historique d’un texte, pas d’une personne (mais pas d’illustration me va aussi !). Dis-moi si cela t’intéresse et ce qui te plairait. Cordialement, --Cgolds (d) 21 janvier 2013 à 14:42 (CET)

Aucune opposition de ma part. Je ne souhaite qu'un article agréable à lire, même s'il est technique. — Cantons-de-l'Est 21 janvier 2013 à 20:12 (CET)

Ok je viens de changer, j'ai opté pour évènements plutot que variables qui reste un terme de proba. Ipipipourax (d) 21 janvier 2013 à 21:07 (CET)

J'enlève l'image de De Moivre, par contre s'il y a un vieux texte sur la loi normale ca pourrait être bien. (cf Cgolds au dessus). Ipipipourax (d) 22 janvier 2013 à 12:27 (CET)

illustration

Donc, comme on n’est jamais si bien servi, etc., voici de Wikisource : http://fr.wikisource.org/wiki/Page%3ALaplace_-_Essai_philosophique_sur_les_probabilités.djvu/98, qui donne l’énoncé central limite (ils ont mis l’édition de 1840, la 6e), qu’on peut éventuellement compléter pour la beauté de l’affaire par la page titre http://fr.wikisource.org/wiki/Page:Laplace_-_Essai_philosophique_sur_les_probabilités.djvu/3. Ou bien est-ce qu’on préfère des tables (plus graphiques, mais peut-être moins pertinent, vu ce qui est dit dans ce paragraphe). Dis-moi si tu préfères une source plus ancienne (Moivre) ou plus récente (Poincaré, mais je ne suis pas sûre qu’on a un texte clair où il pose le nom, je peux vérifier). Cordialement, --Cgolds (d) 22 janvier 2013 à 13:00 (CET)

Le texte de Laplace sur le theoreme central limite me parait très bien. Aucun intérêt d'en mettre plus. Ipipipourax (d) 22 janvier 2013 à 14:20 (CET)

J’ai essayé de le mettre sur Commons pour l’importer ici depuis le début de soirée sans succès. Comme des perturbations sont annoncées, c’est peut-être cela, je réessaierai plus tard. Si quelqu’un veut essayer, je peux aussi lui envoyer les fichiers. Cordialement, --Cgolds (d) 22 janvier 2013 à 23:43 (CET)

(et maintenant intégré, merci Ipipipourax), --Cgolds (d) 25 janvier 2013 à 13:59 (CET)

Une animation ?

Une animation vaut parfois aussi bien qu'un long discours, que pensez vous d'inclure une animation (pourquoi pas une vidéo) comme cette similation ? Celle là n’est peut être pas libre, quoi que, mais ça doit être possible d'en trouver des utilisables ici (ou d'en générer) sans trop de problèmes. — TomT0m ^[bla] 25 janvier 2013 à 13:38 (CET)

Il y a déjà une animation qui montre la convergence. Cette animation de la planche de Galton mérite plus sa place dans l'article planche de Galton. J'avais mis un lien externe vers une animation dans laquelle on peut choisir les paramètres. Ipipipourax (d) 25 janvier 2013 à 15:00 (CET)

Il a assurément sa place là bas, mais n’a t’il pas sa place ici aussi ? La loi normale est un article probablement très consultés, il ne me parait pas absurde de faire un effort de pédagogie dessus. Peut être que le néophyte ne comprend déja pas intuitivement la forme des diagrammes en baton qu’il y a dans l'article, l’immense intérêt de cette expérience c'est de permettre - avec un commentaire sans doute - d'expliquer intuitivement cette courbe (il y a peu de moyens d'arriver "sur les bords" et beaucoup plus d'arriver au centre). C'est déja important de comprendre ça non ? Un lien externe c'est bien mais c'est mieux de l’intégrer dans la rédaction. — TomT0m ^[bla] 25 janvier 2013 à 18:09 (CET)

Ok, je vais essayer de voir si il y a moyen de rajouter une animation quelquepart, peut etre dans la partie explication informelles. Je ferai quand j'aurai le temps, prochainement. Ipipipourax (d) 25 janvier 2013 à 19:43 (CET)

Houlà houlà le problème de ces procédures collectives de relecture, c'est que l'auteur de l'article cède un peu à tout le monde, alors je viens te poser problème en poussant en sens inverse : je suis tout à fait d'accord avec ta réponse initiale, les animations avec des planches de Galton c'est super sympa mais périphérique vis-à-vis du très large sujet qu'est la loi normale. C'est tout à fait à sa place sur un article plus spécialisé mais à mon goût trop spécialisé pour cet article généraliste. Je préfère donc que tu conserves l'article dans son état actuel sur ce point ; ce que propose TomT0m le ferait, à mon goût, aller dans une mauvaise direction. Après ce h'est pas non plus la fin du monde, ça ne foutrait pas l'article en l'air bien sûr. Touriste (d) 25 janvier 2013 à 19:49 (CET)

C'est vrai que j'ai tendance à essayer de répondre à toutes les demandes. La planche de Galton est une version animée de la série d'images dans la section explications informelles. Ces images ont l'avantage de représenter directement le théorème central limite alors que la planche de Galton est moins claire sur le lien avec le theo central limite. Je m’aperçois que je n'ai pas parlé de la planche de Galton dans l'article. Je vais mettre une phrase quand meme. L'ajout de l'animation surchargerait l'article déjà bien rempli et il y a une page speciale pour la planche de Galton donc c'est vrai je vais rajouter l'animation... Ipipipourax (d) 26 janvier 2013 à 11:38 (CET)

Je comprends parfaitement l’argument de ne pas surcharger l'article, ce n’est de toute façon qu'une suggestion. L'expérience me parait par contre intéressante pour son pouvoir pédagogique : c'est très facile d'illustrer à un novice la notion de tirage aléatoire répété un grand nombre de fois avec : à chaque fois qu'une bille arrive sur un clou c’est un tirage aléatoire, qu’on répète le nombre d'étages fois. Et enchaîner avec le fait que la courbe qui ressort est très commune - elle n’a rien d'un hasard (haha) et est une approximation de la loi normale. Ça a aussi l’avantage d'être proche d'un diagramme baton tout en étant moins "austère", mais c'est une question de gout. — TomT0m ^[bla] 26 janvier 2013 à 12:30 (CET)

Certains auteurs préfèrent

On va finir par le savoir :) Autant directement introduire par les motivations de la définition sous cette forme.

Par exemple "on préfèrera la définir à partir de quand ..." ou "il existe des définitions alternatives permettant de ...". Et peut être plus développer les motivations des différentes définitions justement. — TomT0m ^[bla] 25 janvier 2013 à 17:52 (CET)

J'ai fait les modifs, j'espère que c'est plus clair et moins redondant. Ipipipourax (d) 25 janvier 2013 à 19:42 (CET)

Énormité

L'article mis en lumière ce 19 mars 2013 sur la page d'accueil de Wikipédia concerne la Loi normale (donc, la présente page), et dès la troisième phrase énonce une énormité :

« Elle est également appelée loi gaussienne, loi de Gauss, loi de Laplace ou toute combinaison de Laplace (1749-1827) et Gauss (1777-1855)… »

Pour la simple raison que j'ai des documents plus fournis à conseiller à mes élèves et que ce sont ces documents que j'utilise pour moi-même, je ne serais jamais venu sur cet article en temps ordinaire, c'est-à-dire s'il n'avait pas fait la une de la page d'accueil de ce jour. Et de fait, je n'y étais encore jamais venu. À supposer que j'y aie malgré tout jeté un œil rapide, sans doute mon intervention sur cette introduction se serait-elle limitée à déplorer l'irrespectueuse désinvolture de la formule « …ou toute combinaison de Laplace et Gauss … » : on ne saurait être plus méprisant envers ces deux savants.

Mais il y a bien pire !

Car nous ne sommes pas en des temps ordinaires, et l'article fait plus grave que transgresser le respect. La phrase contient en effet une affirmation énorme, qui perdure depuis quatre mois et demi. La loi gaussienne, ou loi de Gauss, ou loi normale (au passage, « loi gaussienne normale » trouvé dans l'historique est un pléonasme) n'est pas la loi de Laplace ! Du reste, Wikipédia ne dit pas autre chose, qui dans la présente page (sous le titre distinctif Loi normale), nous apprend que la densité de probabilité de la loi normale est donnée par :

$f(x)={\tfrac {1}{\sigma {\sqrt {2\pi }}}}\mathrm {e} ^{-{\frac {1}{2}}\left({\frac {x-\mu }{\sigma }}\right)^{2}}.$

tandis que la page Loi de Laplace rappelle que la densité de la loi de Laplace est

$f(x)={\tfrac {1}{2b}}\mathrm {e} ^{-{\frac {|x-\mu |}{b}}}$

J'ai respecté les notations respectives des deux articles. Naturellement, nous aurions eu un parallèle plus clair en écrivant par exemple $\ \scriptstyle \sigma /{\sqrt {2}}\$ au lieu de $\ \scriptstyle b\$,   $\ \scriptstyle \sigma ^{2}\$ désignant alors classiquement la variance dans les deux cas.

Quoi qu'il en soit, ce n'est évidemment pas la même chose ! Par exemple, la densité de la loi normale est indéfiniment dérivable, alors que celle de la loi de Laplace n'est pas dérivable en $\ \scriptstyle x=\mu \$

En résumé et contrairement à ce que prétend cet article : loi normale, loi de Gauss, loi gaussienne sont synonymes ; la loi de Laplace est une tout autre chose.

Il est a noter que dans l'historique de l'article, on trouve à une époque une évocation de loi de Laplace-Gauss comme synonyme de loi normale (ou de loi de Gauss). Cette formulation serait correcte, mais à ma connaissance elle est délaissée justement en raison des risques de confusion entre loi de Gauss et loi de Laplace. Je suppose que c'est cette dénomination mixte qui a suggéré la tournure primesautière (et bien regrettable) « …ou toute combinaison de Laplace et Gauss … ». Mais sans être désobligeant envers Laplace, il semblerait raisonnable de ne pas associer son nom à la loi normale. Il pensait en effet que c'était « sa » loi (celle dont la densité a une valeur absolue…) qui constituait une loi asymptotique, et sur ce point il était dans l'erreur.

Quoi qu'il en soit, on pourrait à la rigueur comprendre qu'une erreur aussi énorme et aussi évitable perdure aussi longtemps dans un article ; on peut en effet admettre que les spécialistes travaillent avec d'autres sources et, si jamais ils ne sont pas très attentifs à leurs éventuelles listes de suivi, ils ne visiteront pas un tel article dans lequel le faux-pli peut alors s'installer. Mais alors, quel danger pour le lecteur non expert qui compterait sur l'article de Wikipédia pour parfaire ses connaissances ! En tout cas, je sais qui je devrai incriminer si d'ici trois mois, au moment des examens, un de mes élèves me répond « courbe en cloche » si je lui parle « loi de Laplace » ! Désolant.

Mais il y a plus grave. Le plus grave, le beaucoup plus grave, c'est qu'un tel article débutant par une telle faute puisse être mis en page d'accueil, donc interpeller des lecteurs « innocents » qui seront poussés à la faute alors qu'ils ne demandaient rien à personne. N'existe-t-il donc pas de processus de contrôle permettant d'éviter ce genre de bourde, qui ne peut que contribuer à mettre en pièce la confiance que l'on pourrait avoir dans les informations véhiculées sur Wikipédia ? Il va de soi qu'une réponse désinvolte et primesautière ne saurait être satisfaisante, et qu'invoquer un trop commode « droit à l'erreur » serait une grande manifestation d'irresponsabilité. D'autant qu'ici, il s'agit d'une faute qui est venue « corriger » une formulation correcte…

Bref : je me permets d'attirer l'attention sur un bug. Par respect envers les auteurs, et en raison du respect et des responsabilités dus par les auteurs envers les lecteurs, je me trouve ici conforté (ô combien !) dans ma position de principe NoModif ; et par ailleurs, et bien que de nombreux points me semblent pouvoir être améliorés (ainsi d'ailleurs que dans l'article sur la loi de Laplace), je me garderai de revenir afin d'éviter tout risque de déclencher une des ces polémiques qui sont le pain quotidien de Wikipédia. Mais il me semblait de mon devoir, ici et maintenant, de sonner le tocsin.

Preem Palver 19 mars 2013 à 10:30 (CET)

En recherche très rapide, votre remarque semble fondée (et j'ai osé intervenir dans l'article). Je ne suis pas d'accord en revanche avec votre appréciation de la gravité du manquement à l'exactitude que vous avez pointé - le problème vient bien sûr de son intervention en début de texte, c'est dommage mais quand même remédiable. Cela découle à mon sens en aval de la politique assumée de donner tous les noms alternatifs dès les premières lignes, même ceux assez confidentiels - je ne l'ai d'ailleurs pas suivie à la lettre dans ma "réparation", si quelqu'un juge que "deuxième loi de Laplace" doit apparaître dès le résumé, qu'il ne se gêne pas pour intervenir derrière moi. Touriste (d) 19 mars 2013 à 10:53 (CET)

En tant qu'un des principaux auteurs de cet article, je répond à ce long plaidoyer un peu trop offensif à mon gout...

La formulation "ou toute combinaison de Laplace et Gauss" n'est peut-être pas la meilleure que l'on puisse trouver, mais elle a l'avantage de citer les deux noms et de signifier que beaucoup de noms sont donner à cette loi : notamment le nom qui vous embête tant : loi de Laplace. Ce nom de loi de Laplace n'est mentionné que dans le cas où l'on parle de l'historique et dans l'intro. Et ce n'est pas un faute !! Certains auteurs utilisent ce terme, chez certains physiciens par exemple. Et ce nom a été donné par certains à l'époque où le nom loi normale n'a pas été proposé. D'ailleurs je tiens à préciser qu'il y a des gardes fous dans l'article : d'abord la toute première ligne de l'article précise qu'il ne faut pas confondre avec les lois de Laplace! Ensuite il a été décidé de ne pas mettre une partie historique trop importante puisque l'article est déjà très long, mais dans l'article histoire de la loi normale, il y a une section expliquant différents termes et époques pour cette loi normale (ca peut être amélioré d'ailleurs).

Il n'est jamais mentionné que la loi normale est la même que la loi de Laplace. d'ailleurs quand on cherche loi de laplace dans wikipedia, on tombe sur une autre page.

Sur votre réflexion que c'est très très grave que l'article apparaisse en page principale, je vous explique le fonctionnement. Quand un article obtient un label (bon article ou article de qualité), l'intro est mis dans nue liste qui apparaitra en page d'accueil. C'est le cas de cet article. Il a effectivement recu le label BA, c'est-à-dire qu'il a été relu par plusieurs personne (dont certaines qualifiées, chercheur en proba par ex) apparemment les "erreurs" que vous soulignez n'ont gênées personne.

Si vous considérez que l'explication sur le nom peut-être améliorée, rien ne vous empêche de faire une modification. Je concois que c'est mal vu pour un article ayant eu le label et apparaissant en page d'accueil. Je vous propose donc de changer la phrase :

Le changement de Touriste, me convient. Ipipipourax (d) 19 mars 2013 à 11:05 (CET)

Merci pour ta mise au point compétente, j'ai comme tu le suggères consulté l'article d'histoire et reproduis ici à l'usage des lecteurs le lien que j'y ai trouvé [4] (voir page 27) qui montre bien que le terme "loi de Laplace" a eu ses zélateurs, qui ont pu influencer jusqu'à l'AFNOR. Et en effet -j'ai entre temps visité la distrayante page utilisateur de P. Palver qui distribue bons points et mauvais points pour le plus grand éblouissement des visiteurs, moi en tous cas j'ai bien apprécié- peut-être peut-on faire discrètement la leçon à notre distingué professeur : un peu de prudence verbale, de modération dans la tonalité utilisée, ne messied-elle pas dans la communication écrite avec des interlocuteurs qui, même anonymes, ne sont pas forcément des zozos. Touriste (d) 19 mars 2013 à 11:15 (CET)

Commandes

Est-ce que Cdang pourrait expliquer l'intérêt de lister les commandes des différents tableurs/logiciels pour simuler la loi normale ? Parce que là, ça fait rubrique d'aide logiciel et j'ai bien envie de tout supprimer. Kelam (mmh ? o_ô) 19 juillet 2013 à 15:19 (CEST)

Correction algo Marsaglia

Tel que rédigé, cela me semble faux car si V1 et V2 sont uniformes dans [0,1] - d'une part le résultat sera toujours positif et ne peut donc avoir une loi normale N(0,1) - d'autre part on peut avoir W > 1 et donc un nombre négatif sous la racine. Proposition, vérifier la source (?) ou alors - choisir V1 et V2 uniformes dans [-1,1] - mettre une condition sur W et refaire des tirages de V1 et V2 Comme c'est présenté sur la page Box-Muller http://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_de_Box-Muller --Mdbalma (discuter) 27 août 2014 à 13:58 (CEST)

Effectivement, je viens de revoir ma source, c'est uniforme sur [-1,1], sinon ca ne marche pas ... Merci. Ipipipourax (discuter) 27 août 2014 à 15:01 (CEST)

Peinture en illustration

J'ai retiré cette illustration, produite semble-t-il par un Frank Schwarz (mais pas celui-là), qui a commencé à peindre en 2009. Notoriété pour le moins légère, et je ne vois vraiment pas ce que ça vient faire en illustration.

Nivak Ruca (discuter) 7 janvier 2015 à 15:20 (CET)

Bonjour, je n'avais pas mis cette illustration pour sa notoriété mais pare qu'elle est un exemple d'utilisation de la courbe de Gauss dans une oeuvre. Par ailleurs, il semblerait que ce soit bien un artiste (peu reconnu sur le net je vous l'accorde) [5]. Je trouvais que cette image avait sa place ici. Ipipipourax (discuter) 7 janvier 2015 à 16:52 (CET)

 Ipipipourax : Bonjour, je ne remets pas en cause son talent d'artiste. Ce qui me chagrine, c'est qu'il semble se servir de Commons pour diffuser ses oeuvres, et de tout autre moyen valable: Internet Archive, Facebook. Or, je ne suis pas certain que sa notoriété en fasse une illustration pertinente dans ce cas précis. Après, je suis d'accord, il ne s'agit pas d'un article sur Frank Schwarz, mais d'une simple illustration, et même un dessin d'un enfant de 5 ans pourrait être acceptable dans ce but - j'exagère volontairement, et d'ailleurs on n'attend peut-être pas la même notoriété d'un enfant de 5 ans et d'un peintre. Cela étant, ça me chagrine que l'on se serve de Wikipédia de cette façon. Si vous pensez que j'en fais trop, n'hésitez pas à remettre l'image dans l'article Nivak Ruca (discuter) 7 janvier 2015 à 17:18 (CET)

Non pas de soucis, on la remet pas. Effectivement, ce serait dommage que wikipedia serve à une vitrine pub. Dès que je tombe sur un "objet d'art" illustrant la loi normale je la met. Ipipipourax (discuter) 7 janvier 2015 à 18:22 (CET)

Avant que Nivak Ruca ne la retire, cette illustration ne m'a pas semblé inappropriée : c'est un clin d'œil coloré qui accompagne bien la citation de Francis Galton. Et ne préjugeons pas de la notoriété à venir ! --Jaccard (discuter) 9 janvier 2015 à 07:39 (CET)

 Jaccard : « Et ne préjugeons pas de la notoriété à venir ! » Si on part du principe que la notoriété est importante dans le cas présent, alors c'est précisément le problème : Wikipédia n'a pas à créer de la notoriété, elle fait état de la notoriété existante. Maintenant, c'est l'argument valable pour un article sur un gars méconnu (et là, il n'y aurait pratiquement aucun doute sur la suppression d'un article sur Frank Schwarz, à moins qu'un point important m'ait échappé), et suivant comment on voit la chose, on peut trouver normal qu'une simple illustration ne suive pas ce principe. C'est pourquoi j'ai indiqué à Ipipourax qu'il pouvait changer sans problème, et vous aussi au passage : j'ai peut-être une interprétation un peu trop « rigoriste » des principes de l'encyclopédie. Je suis embêté avec cette image : d'un côté, elle n'est pas vilaine, et complètement dans le thème, d'un autre côté le fait que son auteur semble pousser pour se faire connaître me dérange. Mais bon, il ne pousse pas tant que ça non plus, et je comprendrais tout-à-fait que la première impression l'emporte. Vraiment « le cul entre deux chaises », là... Fustis (discuter) 9 janvier 2015 à 11:13 (CET)

Au passage je reprends mon précédent pseudo, j'aime autant le garder en fin de compte. Comme je ne souhaite pas du tout passer pour un faux-nez, je ne me servirai plus de l'autre (j'en change de temps à autres).

 Fustis : Totalement d'accord, et avec le même sentiment. Laissons alors à d'autres le soin de trancher. Cordialement. --Jaccard (discuter) 10 janvier 2015 à 17:50 (CET)

Bon article ? Vraiment ?

Sur cet article très technique, on pourrait s'attendre à ce que les formules soient scrutées par toutes les personnes ayant accordé le label, et toutes les personnes ayant les compétences requises pour les comprendre. Malheureusement, cela fait la seconde erreur qui est rectifiée par une IP bien après l'obtention du dit label (IP que je remercie au passage)

• Sur la divergence de Kullback-Leibller, l'article était juste mais non sourcé jusqu'en octobre 2012, le 31 octobre 2012[6] , la formule a été changée en une formule fausse et une source ajoutée qui aurait du normalement conduire à détecter l'erreur. Il faut attendre cette intervention 4 ans plus tard et 3 ans après le label pour que cette erreur soit enfin corrigée
• Déjà en avril 2014, c'est une IP qui avait corrigé une erreur sur le test d'Anderson-Darling [7] erreur introduite en novembre 2012[8]

Comme mon niveau de prof de base me rend incapable de refaire une lecture sérieuse des formules, je me contente de faire cet avertissement en page de discussion. Parmi toutes ces formules absconses, combien encore comportent des erreurs ? HB (discuter) 7 juillet 2016 à 17:39 (CEST)

A vérifier

Cet article a été labellisé bon article en janvier 2013. Il comportait des erreurs rectifiées en 2016. L'avertissement que j'avais posé en page de discussion n'a pas conduit à une relecture sérieuse. Des erreurs déjà présentes en 2013 ont été corrigées cette nuit par Leon1789[9] et par moi-même ce matin[10]. Comme mon statut de prof de base m'empêche de faire une lecture critique, vérification et validation de cet article, je pose le bandeau à vérifier et retire la mention bon article jusqu'à ce que cette lecture (qui aurait due être faite à la labellisation) soit effectuée.

Je regrette qu'on place le niveau des articles aussi haut empêchant les vérifications basiques et laissant subsister des erreurs pendant plus de 4 ans. HB (discuter) 21 juillet 2017 à 11:40 (CEST)

Erreur dans les explications informelles

Il est écrit ceci dans la section "Définition et explications informelles" : "Ainsi, des mesures faites sur une population de grande taille donnent des valeurs qui sont distribuées selon une loi similaire à la loi normale, par exemple la taille des femmes adultes d'une population donnée4 ou le poids des graines de pois de senteur3.".

C'est absolument faux. Cette phrase est quand même en train de dire que dès que la population est grande les échantillons suivent une loi normale. C'est absurde. Le TCL est ici interprété de très mauvaise manière, c'est un résultat qui porte sur la somme des résultats mais qui ne change rien à la distribution initiale de la population.

Par ailleurs, il est aussi douteux de croire que la plupart des distributions de la nature s'approchent de la loi normale. C'est parfois vrai, souvent faux. En particulier, les histogrammes de taille ne ressemblent pas vraiment à une gaussienne, il n'y a qu'à regarder. C'est une conception dépassée depuis le 19ème siècle.

Ce n'est pas parce que la loi normale est d'importance primordiale qu'il faut lui attribuer des traits qu'elle n'a pas.

J'ai supprimé le passage d'ici à ce que quelqu'un le reprenne sous une formulation plus acceptable. Globalement je trouve toute la section trompeuse. — Le message qui précède, non signé, a été déposé par 213.176.204.27 (discuter)

Bonjour, Je tiens à réagir fermement contre cette affirmation. Je n'ai pas retrouvé la phrase citée, donc, on peut supposer que ce paragraphe a été supprimé. C'est tout de même très ennuyeux puisque il s'agit du fondement de toute la théorie des probabilités et les sujets qui s'y rattachent, par exemple, la théorie des erreurs, la statistique.--Dlzlogic (discuter) 25 août 2017 à 15:06 (CEST)

Bonjour, La section "Définition et explications informelles" est bien écrite au début, mais assez confuse à sa fin. 1/ Concernant le paragraphe sur les mesures faites sur les populations de grandes tailles, il faut raison garder : la taille des femmes ou le poids des graines suivent une loi normale, mais ce n'est certainement pas le cas du poids des femmes/hommes français (voir les courbes de poids sur les carnets de santé français : la courbes de 3% est plus proche des 25%, la courbe de 97% est plus éloignée des 75%, ce qui prouve qu'il ne s'agit pas d'une répartition normale). 2/ Quant au dernier paragraphe concernant une "étude statistique", il y a visiblement confusion entre les valeurs observées (qui suivent une loi de probabilité pouvant être assez quelconque) et leur moyenne (qui suit approximativement une loi normale centrée en la valeur « réelle ») : cf le Théorème Central Limite. J'ai essayé de réécrire ce paragraphe, mais je n'en suis toujours pas vraiment satisfait... Leon1789 (d) 25 août 2017 à 21:46 (CEST)

Si on regroupe les poids des femmes avec ceux des hommes, clairement la distribution ne sera pas gaussienne (2 populations différentes, 2 bosses-modes pour la courbe). Que ce soit pour la taille ou le poids, dans le cas d'une population homogène, on admet et explique (heuristiquement, ça reste à vérifier empiriquement) le caractère gaussien (de mémoire) par le fait que pour chaque individu la taille ou le poids sont la somme des accroissements journaliers tous aléatoires, donc la somme d'un grand nombre de petites variables aléatoires donc on semble être dans le champ d'application du TCL (il y a des généralisations multiples du TCL, ne demandant pas le caractère iid des accroissements). Donc le caractère gaussien ne résulte pas de la taille de la population, par contre il vaut mieux une population de grande taille pour qu'une vérification de cette hypothèse gaussienne soit probante. Chassaing 25 août 2017 à 23:22 (CEST)

Bonjour Chassaing, je vous invite à prendre un carnet de santé français récent, page où sont présentés les poids pour les femmes adultes, et vous verrez que la distribution des poids n'est pas symétrique, comme je l'ai expliqué. Pour ma part, je ne vois pas pourquoi les accroissements journaliers que vous évoquez seraient des variables indépendantes (condition indispensable pour appliquer le fameux théorème central limite) : les conditions d'alimentation et le style de vie influent fortement chaque jour sur le poids des personnes, ce qui pousse à croire que les accroissement ne sont pas indépendants. Par ailleurs, vous parlez aussi de population homogène : pourquoi les femmes adultes du sud, celles du nord de la métropole, et celles de France hors métropole, formeraient une population homogène ? pourquoi pas 3 populations distinctes ? Leon1789 (d) 26 août 2017 à 08:01 (CEST)

Comme je le disais précédemment la "condition indispensable pour appliquer le fameux théorème central limite" n'est pas indispensable: il y a de nombreux théorèmes de convergence vers la normale sans indépendance des accroissements. Et si je parle d'homogénéité, c'est justement pour expliquer qu'il peut y avoir un caractère non gaussien malgré la validité du TCL dans cette situation, en gros parce que la population n'est pas homogène, je vous rejoins (en fait je vous précède :-)) sur ce point. Chassain Chassaing 26 août 2017 à 11:01 (CEST)

Bonsoir Chassaing, je ne suis pas spécialiste des "théorèmes de convergence vers la normale sans indépendance des accroissements." (je ne connais que le TCL, demandant indépendance des variables de même écart-type). Pouvez-vous donner un lien sur le web, s'il vous plait ? Leon1789 (d) 26 août 2017 à 20:50 (CEST)

voir https://fr.wikipedia.org/wiki/Théorème_central_limite#Cas_des_variables_d.C3.A9pendantes ou bien https://stats.stackexchange.com/questions/243921/central-limit-theorem-for-markov-chains ou encore http://www.math.uah.edu/stat/renewal/LimitTheorems.html ou encore les slides de Drmota, ici : http://www.dmg.tuwien.ac.at/drmota/berlin08.pdf. où l'on trouve le Quasi-Power Theorem (de Hwang), page 20, avec comme application un TCL pour le nombre de feuilles d'un arbre de Catalan à n arêtes, page 36. Chassaing 28 août 2017 à 14:26 (CEST)

Bonsoir Chassaing, je vous remercie. Je vais essayer de comprendre. Leon1789 (d) 29 août 2017 à 22:43 (CEST)

• Comment. Il est absolument amusant de constater que la sottise de l'affirmation: "Si une grandeur physique subit l'influence d'un nombre important de facteurs indépendants et si l'influence de chaque facteur pris séparément est petite, alors la distribution de cette grandeur est une distribution gaussienne" ne vous saute pas aux yeux. Lorsque ces influences sont multiplicatives , alors la loi de la grandeur résultante est la loi log-normale (c'est le cas pour les longueurs des fibres obtenues par polymérisation). Pour que la loi résultante soit la loi normale, il faut que les influences en question soient additives . Pldx1 (discuter) 27 août 2017 à 20:18 (CEST)
  • Je préfèrerais "imprécision" plutôt que "sottise". Ce serait plus respectueux des règles de Wikipedia. Et il y a aussi la possibilité de reformuler l'article de manière plus précise, et consensuelle, avec la possibilité que vous soyez critiqué à votre tour ... Chassain Chassaing 28 août 2017 à 14:32 (CEST)
    • Cher Utilisateur:Chassain. Je ne doute pas un instant que vous saurez reformuler cet article pour qu'il soit respectueux des règles de Wikipedia... et en même temps des règles des Mathématiques: lorsque l'on affirme quelque chose, il vaut mieux que cela tienne la route. Il serait dommage que des étudiants se fassent moquer pour avoir cru ce qu'ils ont vu écrit. Bien cordialement. Pldx1 (discuter) 28 août 2017 à 23:27 (CEST)
      • Il est clair dans le contexte que ce sont des perturbations additives, voir l'énoncé du TCL, donc il n'est pas nécessaire de le préciser à tout détour de phrase, surtout dans une introduction, par nature sommaire, où on résume le contenu. Un lecteur un minimum attentif n'inventera donc pas des contributions multiplicatives, spécialement en ayant le texte du théorème sous les yeux. Les règles de Wikipedia auxquelles je me réfère sont de ne pas utiliser des termes insultants comme "sottise" lors d'une discussion entre contributeurs, (ces règles mentionnent un impératif de courtoisie) donc il s'agit de les respecter dans cette discussion, ce que vous ne faites pas. Une autre règle, fondamentale, est de contribuer, ce que vous ne faites pas non plus puisque vous ne corrigez pas ce qui est à votre avis une "sottise". On aurait pu, pourtant, mesurer ainsi à quel point vous êtes plus intelligent que les sots (d'après vous) qui ont écrit cette introduction. Est-ce parce que c'est plus fatigant ? parce que ça demande plus de réflexion que d'écrire le mot "sottise" à tort et à travers ? Ou bien parce que vous ne sauriez pas apporter de corrections satisfaisantes ? parce que vous avez peur de subir le genre de critiques que vous infligez aux autres ? Je m'interroge ... Chassaing 30 août 2017 à 11:48 (CEST)

Mouais... Cette "sottise" figure verbatim un peu partout, comme le montre une recherche Google et pas (plus?) chez nous. Comme il s'agit de toute façon d'une présentation informelle...--Dfeldmann (discuter) 28 août 2017 à 23:50 (CEST)

Cher Utilisateur:Dfeldmann. Tu as tout à fait raison. Le fait qu'un article comporte quelques imperfections facilite la vie de ceux qui cherchent à détecter les copistes qui ont pieusement recopié le premier texte qui leur est tombé sous la main. C'est très utile lorsque l'on est soi-même enseignant et que l'on a des travaux d'étudiants à évaluer. Cela dit, il vaut mieux utiliser des erreurs mineures comme marqueurs. Ici, l'oubli de la nature additive... est un gros marqueur ! Cordialement. Pldx1 (discuter) 29 août 2017 à 23:05 (CEST)

J'ai à nouveau (c'était moi le premier message) supprimer cette phrase "Par ailleurs, des mesures faites sur une population de grande taille donnent parfois des valeurs distribuées selon une loi similaire à la loi normale" qui est une fois encore plus que fausse. Pour la dernière fois, la taille de la population n'a aucun rapport avec la nature de la distribution sous-jacente. Si j'ai une distribution, j'ai beau tirer autant d'échantillons que je veux, la distribution va pas se transformer d'un seul coup par magie. Si les tailles des êtres humains sont normales( que ce soit vrai ou faux je ne discute pas de cela), alors ce n'est pas parce qu'il y a plus d'humains que les tailles sont plus normales. C'est juste que plus la population est grande, mieux on peut connaître la distribution et se rendre compte de sa normalité ou non. Mais la distribution ne change pas avec la taille de la population ! Je n'interviendrai plus sur cet article. Si vous voulez une telle erreur sur wiki ce n'est pas mon problème (en plus une erreur très répandue en statistiques, c'est pour cela que je pensais important de la corriger sur tel site). Je rajouterais juste que l'utilisateur Dlzlogic a été banni du site les-mathématiques.net (forum français de référence en maths) pour avoir trop induit en erreur les étudiants en statistiques avec ses conceptions fausses.16 octobre 2017 à 10:26 (CEST)

Comme dit sur le Bistrot, la correction d'213.176.204.27 (u · d · b) ci-dessus me semble tout à fait justifiée.

En effet, les deux sources (qui sont en fait la même, deux pages différentes d'un même ouvrage) ne sont pas directement accessibles (il faut acheter l'ouvrage), mais il me semble assez probable qu'elles ne valent que pour les deux exemples (i.e. que la taille des femmes adultes et celle des graines de pois de senteur suivent bien une loi normale), mais non pour l'affirmation globale sous-entendue par la phrase (que la taille d'un échantillon change la distribution dans la population).

Évidemment, si quelqu'un a des sources allant dans un sens ou dans l'autre, qu'il les partage. En attendant, il me semble que ce paragraphe doive bien être supprimé.

Cheers, Thouny (discuter), le 16 octobre 2017 à 11:31 (CEST)

Tout dépend de quoi on parle. Il est évident que la distribution empirique (ou observée) d'un échantillon dépend de la taille de l'échantillon (et bien entendu des individus qui le composent, donc du tirage de l'échantillon). Quant à une éventuelle « distribution théorique », elle est habituellement inconnue, mais sous réserve d'hypothèses probabilistes on peut lui attribuer une certaine forme (par exemple paramétrique, comme la loi normale). Ces hypothèses sont d'ailleurs rarement parfaitement vérifiées (on pourrait faire intervenir un test de normalité, mais il ne donne jamais une réponse certaine), et l'estimation des paramètres de la distribution fait de toute façon elle-aussi intervenir l'échantillon, donc dépend de sa taille et de sa composition : le paramètre estimé dépend de l'échantillon, pas le paramètre théorique (qui suppose déjà qu'on a admis que la distribution suit la loi paramétrique donnée, bien sûr).

Par ailleurs, l'ouvrage dont il est question est gratuit. kiwipidae (discuter) 16 octobre 2017 à 18:03 (CEST)

Je corrige juste une erreur malheureusement répandue (encore aujourd'hui quelqu'un est venu sur un forum de stats nous demander pourquoi ses mesures de température ne suivaient pas une loi normale alors qu'il avait fait plein de mesures ...), si des utilisateurs veulent insister dans cette erreur je ne la corrigerai plus comme je l'ai dit. Mon but n'est pas de faire un cours.

Je vous montre juste un exemple pour comprendre. Je prends un dé (à six faces). Je jette le dé une fois, j'ai une chance sur 6 d'avoir un 1, pareil pour un 2, etc. jusqu'à 6. Je le lance deux fois, je le lance 1000 fois, je le lance 100000000000000000000 de fois. La distribution d'apparition des faces du dé n'a pas changé. J'ai beau avoir fait 100000000000000000000 de lancers, en aucun cas ça ne donne une distribution normale, ça reste la même distribution de départ, une chance sur 6 pour chaque face. Alors je connais très bien le théorème central limite, mais ce n'est pas de ça qu'il s'agit, la phrase sous-entendait très fortement que plus la taille de la population est grande plus la distribution des données se rapproche d'une loi normale.

Qu'on considère la distribution théorique ou empirique c'est trivialement faux. Kiwipidae, je parlais évidemment de distribution théorique en disant que la distribution ne dépend pas de la taille de la population (et j'expliquais même en quoi une population grande permet de mieux connaître cette distribution théorique, justement parce que la distribution empirique converge vers la distribution théorique, enfin bref). C'est l'essence même des probas que de séparer la distribution théorique des réalisations d'une variables aléatoire. Mais comme je le disais juste à l'instant, même avec la distribution empirique la phrase supprimée reste tout autant fausse (regardez la distribution empirique de 10000000 lancers de dés, sur excel par exemple, elle va juste se rapprocher de la distribution théorique qui est uniforme sur l'ensemble {1,...,6}, tout le contraire d'une loi normale). Thouny, pour les sources c'est compliqué, c'est tellement "trivial". La distribution d'une suite indépendante et identiquement distribuée de variables aléatoires conserve la même distribution par définition (identiquement distribuée veut dire cela). Quand on parle de population (sous-entendu homogène évidemment), par définition on modélise cela comme la réalisation d'une suite indépendante et identiquement distribuée. C'est abordé dans n'importe quel livre de stats, mon exemple sur les dés renforcera mon argument j'espère, car je suis conscient du risque de tomber dans l'argument d'autorité.

A nouveau, la phrase que j'ai supprimée est une erreur classique en probas chez les néophytes, qui consiste à confondre la distribution de la moyenne d'une population, qui sous de bonnes conditions et dans un sens à préciser tend effectivement vers une une loi normale lorsque la taille de la population tend vers l'infini (et c'est vrai que c'est un résultat très fort je ne minore pas cela), avec la distribution de la population elle-même. Cela n'a rien à voir. 213.176.204.27 (discuter) 16 octobre 2017 à 20:39 (CEST)

Je n'ai aucun problème avec votre édition de Loi normale. Je répondais simplement sur un point de détail (il faut bien distinguer la distribution empirique et la distribution théorique : « la distribution » tout court, ça peut être ambigu). Effectivement, aucun rapport avec le TCL. kiwipidae (discuter) 16 octobre 2017 à 22:06 (CEST)

Mise en œuvre dans des logiciels de calcul

Bonjour,

La section en l'état me semble hors sujet : de très nombreux logiciels disposent de fonctions pour calculer la densité ou la fonction de répartition de la loi normale, et ça ne me semble pas être la place pour les lister. Alors, pourquoi se limiter à Excel, R, Scilab, Octave ? J'utilise couramment Stata et SAS, pourquoi ne pas les donner aussi ? Et la liste est longue si on veut jouer à ça. Et ça ne me semble absolument pas « encyclopédique » ni juste (on fait de la « pub » pour un logiciel, pas un autre ?). A contrario, il n'y a pas d'indication sur les algorithmes utilisés par lesdits logiciels, et ils sont pourtant en général assez bien documentés, et en nombre réduit. Ça me semblerait infiniment plus pertinent dans un article encyclopédique. J'ignore s'il y a une « jurisprudence » sur Wikipédia, mais en général, j'essaie de supprimer tout ce qui est spécifique à un logiciel et de le remplacer par des informations génériques : algorithmes plutôt que commandes d'un logiciel (sauf dans un article sur le logiciel, évidemment).

kiwipidae (discuter) 24 septembre 2017 à 11:18 (CEST)

Bonjour,

C'est une discussion qui a déjà eu lieu ça et là sur des articles consacrés à des algorithmes/méthodes, etc... et s'il n'y a pas de recommandations clairement établies, il est convenu d'effectivement supprimer ce genre de listes. Wikipédia n'est pas un manuel d'utilisation, donc on ne donne pas de code fonctionnel pour un algorithme scientifique quelconque. Remplacer la liste de commandes par des algorithmes écrits en pseudo-code semble la chose à faire.

Kelam (discuter) 24 septembre 2017 à 12:04 (CEST)

Merci. Il me semblait bien qu'il y avait des discussions sur ce sujet, comme le problème est assez fréquent. kiwipidae (discuter) 24 septembre 2017 à 12:09 (CEST)

Fond à vérifier

Bonjour, mon alerte posée en 2017 vient d'être supprimée avec argument "Bon article". Je rappelle donc les faits.

• l'article à été labellisé le 30 janvier 2013. A cette époque il avait le même niveau de technicité que maintenant. Tout le monde s'est exclamé sur le travail et le caractère complet sans avoir le niveau ni le courage de refaire une lecture sérieuse des formules
• en juillet 2016, je pose une première alerte #Bon article ? Vraiment ?, remarquant que des formules étaient fausses au moment d'attribution de label et n'ont été corrigées que deux ans voire 4 ans après leur introduction. J'ai alors demandé une relecture sérieuse, m'inquiétant de l'existence probable d'autres erreurs. En vain.
• Un an plus tard, d'autres erreurs ont été corrigées par leon1789 et par moi-même, soit 4 ans après le label. C'est à mon avis inadmissible. J'ai alors posé une alerte en demandant une validation des formules, validation qui n'avait pas été visiblement correctement faite au moment de l'octroi du label.
• Depuis, aucune validation n'est intervenue. Supprimer l'avertissement ne rendra pas l'article plus juste, mais risque de tromper de lecteur. Je ne compte pas contester le label car je ne souhaite pas perdre mon temps à cette cuisine interne qui montre ici sa faiblesse. En 2017 j'avais posé l'alerte et mis le label entre parenthèse. Une partie de mon action avait été invalidée pour vice de forme laissant l'ensemble incohérent. Je vous laisse gérer la suite et ôte cette page de ma liste de suivi. HB (discuter) 3 septembre 2019 à 15:56 (CEST)

Bon, d'un coup d'oeil, la contestation est nécessaire, je m'en charge.--Dfeldmann (discuter) 3 septembre 2019 à 20:28 (CEST)

Javais été un des principaux contributeur et celui qui a demandé le label. Je ne suis plus vraiment actif sur wikipedia. Bien sûr, il peut y avoir des erreurs/oublis/imprecisions. Les grosses fautes sont également possibles, j'espère qu'il n'y en a pas trop. Tout vérifier est un gros travail. Si les doutes sont trop nombreux, le label peut être retiré évidemment. Depuis le label beaucoup de choses ont été rajoutées et peut etre moins vérifiées. Ipipipourax (discuter) 4 septembre 2019 à 17:07 (CEST)

Bonjour, Ipipipourax, un article Wikipédia n'est de toute façon jamais suffisamment fiable pour que des formules mathématiques puissent en être extraites et utilisées — ni aucune information, on ne pourra jamais sérieusement utiliser WP comme source. C'est la nature "démocratique" de WP qui veut cela. À ce titre, on pourrait donc estimer que l'article est "Bon" aux standards de Wikipédia. — Vega (discuter) 14 septembre 2019 à 18:52 (CEST)

C'est nouveau, ça... C'est bien la peine qu'on se donne du mal. En fait, rien n'est suffisament fiable à ce sens, pas même les sources papier les plus sûres. Mais, concrètement, vous avez un exemple de formule fausse quelque part (sur un article pas en travaux, raisonnablement consulté, et sourcé) ? Après tout, et précisément en math, notre taux de bêtise est bien plus faible que celui de l'Universalis ou de la Britannica...--Dfeldmann (discuter) 14 septembre 2019 à 19:23 (CEST)

Les lois normales

J'ai repris l'article entièrement concernant l'utilisation de l'article défini "la". Parmi les lois normales, on peut distinguer "la" loi normale centrée réduite, ou "la" loi normale de moyenne et écart-type donnés. Mais en toute rigueur "la loi normale" tout court n'existe pas.--2A01:E0A:311:30F0:8D17:632C:A499:3D07 (discuter) 1 mars 2020 à 12:34 (CET)

Parenté

La famille normale de cet article a-t-elle un lien avec famille normale ? 2A04:CEC0:10F8:5DC9:F948:75FC:84BF:5A6D (discuter) 25 août 2022 à 21:01 (CEST)