Loi uniforme

[Sylviel]

Juste pour savoir, tu l'interprètes comment ce tableau ?

[Dlzlogic]

Ensuite tu fais quoi exactement ?

Soyons clair, j'explique des notions peu connues, j'argumente, je fais des simulations etc.
Maintenant j'adopte un autre moyen d'argumentation : on me fournit des listes de tirages, certains authentiques, certains trafiqués, je montre que ma technique, donc les principes sur laquelle elle est fondée, est efficace.
Cette technique je l'ai expliquée très souvent, on m'a dit que c'était faux (Skullkid suite à une question-réponse très précise), toi, tu l'as confirmé, que veux-tu de plus ?

@Sylviel Message juste en cours, même réponse.
Quel que soit le tableau, la méthode est toujours la même. Mais il est vrai, ce tableau n'est pas très clair, il manque une ligne. D'autres calculs identiques ont été faits lorsque j'ai essayé de montré que rand() était aléatoire, c'est à dire avec une certaine marge d'erreur (environ 2%, cf les simulations de Le_Jeu) alors que le générateur que nuage avait trouvé donnait un résultat correctement réparti à 100% à tout moment.

Question : Beagle ne veut pas jouer ou il a demandé un coup de main, ou vous voulez jouer aussi ?

[Mathusalem]

Soyons clair, j'explique des notions peu connues, j'argumente, je fais des simulations etc.
Maintenant j'adopte un autre moyen d'argumentation : on me fournit des listes de tirages, certains authentiques, certains trafiqués, je montre que ma technique, donc les principes sur laquelle elle est fondée, est efficace.
Cette technique je l'ai expliquée très souvent, on m'a dit que c'était faux (Skullkid suite à une question-réponse très précise), toi, tu l'as confirmé, que veux-tu de plus ?

@Sylviel Message juste en cours, même réponse.
Quel que soit le tableau, la méthode est toujours la même. Mais il est vrai, ce tableau n'est pas très clair, il manque une ligne. D'autres calculs identiques ont été faits lorsque j'ai essayé de montré que rand() était aléatoire, c'est à dire avec une certaine marge d'erreur (environ 2%, cf les simulations de Le_Jeu) alors que le générateur que nuage avait trouvé donnait un résultat correctement réparti à 100% à tout moment.

Question : Beagle ne veut pas jouer ou il a demandé un coup de main, ou vous voulez jouer aussi ?

Bon, tu es ridicule. J'abandonne. T'es jamais précis, tu veux jamais montrer que tu sais faire un calcul, tu veux jamais montrer que tu comprends ce que tu fais.
Moi je (crois) comprends (comprendre) ce que tu fais, et ce que j'essaye de te faire comprendre, c'est que ça veut pas dire ce que tu crois que ça veut dire. Mais t'es pas réceptif, comme tu l'as prouvé à bien d'autres avant moi.

[Sylviel]

Non, j'ai fini par comprendre ce que tu fais, et je sais exactement les idées mathématiques qui sont derrière (tu ne m'as d'ailleurs toujours pas dit d'où venait tes pourcentages théorique).

Ce qui me "chiffonne" c'est comment tu relie :
308 à 16%, 163 à 25%, 0 à 25%, 349 à 16%...

[Dlzlogic]

Non, j'ai fini par comprendre ce que tu fais, et je sais exactement les idées mathématiques qui sont derrière (tu ne m'as d'ailleurs toujours pas dit d'où venait tes pourcentages théorique).

Ce qui me "chiffonne" c'est comment tu relie :
308 à 16%, 163 à 25%, 0 à 25%, 349 à 16%...

Bon, les pourcentages théorique sont une simplification généralement suffisante et facile à retenir de la table de répartition de la loi normale. Je crois qu'on ne peut pas être plus précis dans la réponse.
Je cois que certaines calculettes disposent de cette fonction pour le calcul de la courbe de Gauss.

Le 25% est rigoureux : c'est la définition de l'écart probable.
16% ~ ((823 - 500)/1000)/2
7% ~ ((957 - 823)/1000)/2
2% ~ ((993 - 957)/1000)/2
Les valeurs entre parenthèses sont les valeurs de la table de répartition, puisqu'elles sont cumulées, il faut les soustraire, on divise par 1000, puisque c'est pour 1000 écarts, et un divise pas 2 parce qu'il y en a autant à droite qu'à gauche.
308 c'est le nombre d'écart constatés entre 1ep et 2ep, 163 entre 0 et 1ep.
16% c'est le pourcentage théorique.
On constate que il y a 6 paquets de nombre d'écarts à positionner dans 10 cases, sachant que les deux extrêmes n'ont que 0.35% de probabilités d'être renseignées, il y a au moins 2 cases qui seront vides. C'est pour cette raison que des simulations sur une cinquantaine de numéros sont plus visuelles. J'ai proposé 6 numéros pour éviter d'avoir trop de chiffres à taper. Mais 10 serait plus intéressant, pour la simple raison que j'ai 10 cases.
On fait comme on veut, mais je crois que ma proposition de jeu est honnête.

[Sylviel]

Et tu ne comprends pas que ce que tu fais c'est d'essayer de quantifier si ton histogramme a oui ou non une tête de courbe de Gauss ? Et que si tu traces un histogramme de rand() tu n'as pas du tout une courbe de Gauss ? Bon j'avais dis que je ne disais plus rien...

[Sylviel]

Puisque tu y tiens en voici deux, tu me diras ce que tu en penses (1000 réalisations, entre 0 et10 inclus)


[4.0, 1.0, 6.0, 0.0, 6.0, 5.0, 0.0, 6.0, 10.0, 0.0, 3.0, 7.0, 0.0, 0.0, 8.0, 6.0, 5.0, 6.0, 5.0, 5.0, 7.0, 7.0, 4.0, 9.0, 10.0, 8.0, 5.0, 6.0, 9.0, 1.0, 8.0, 8.0, 7.0, 0.0, 9.0, 10.0, 3.0, 10.0, 0.0, 1.0, 4.0, 3.0, 1.0, 10.0, 6.0, 10.0, 3.0, 10.0, 7.0, 5.0, 8.0, 8.0, 0.0, 4.0, 9.0, 10.0, 3.0, 5.0, 2.0, 3.0, 9.0, 8.0, 0.0, 4.0, 5.0, 7.0, 10.0, 7.0, 4.0, 8.0, 1.0, 7.0, 9.0, 7.0, 10.0, 7.0, 6.0, 0.0, 3.0, 3.0, 8.0, 9.0, 0.0, 2.0, 0.0, 5.0, 9.0, 10.0, 0.0, 6.0, 4.0, 0.0, 9.0, 1.0, 6.0, 1.0, 8.0, 9.0, 6.0, 2.0, 10.0, 10.0, 6.0, 3.0, 5.0, 0.0, 4.0, 9.0, 3.0, 0.0, 8.0, 2.0, 8.0, 8.0, 2.0, 3.0, 1.0, 2.0, 9.0, 7.0, 10.0, 9.0, 3.0, 5.0, 3.0, 6.0, 8.0, 0.0, 10.0, 6.0, 5.0, 3.0, 10.0, 7.0, 7.0, 6.0, 0.0, 10.0, 5.0, 9.0, 5.0, 7.0, 0.0, 9.0, 0.0, 0.0, 1.0, 10.0, 1.0, 9.0, 3.0, 1.0, 5.0, 3.0, 3.0, 1.0, 5.0, 10.0, 5.0, 6.0, 9.0, 10.0, 4.0, 3.0, 5.0, 5.0, 4.0, 7.0, 0.0, 3.0, 9.0, 8.0, 1.0, 9.0, 3.0, 8.0, 2.0, 8.0, 0.0, 0.0, 9.0, 6.0, 0.0, 9.0, 2.0, 3.0, 10.0, 7.0, 2.0, 3.0, 5.0, 4.0, 9.0, 3.0, 0.0, 1.0, 9.0, 2.0, 6.0, 5.0, 9.0, 10.0, 4.0, 0.0, 5.0, 10.0, 9.0, 8.0, 1.0, 0.0, 9.0, 9.0, 3.0, 1.0, 7.0, 6.0, 6.0, 5.0, 2.0, 9.0, 9.0, 2.0, 10.0, 1.0, 6.0, 5.0, 9.0, 6.0, 6.0, 4.0, 3.0, 4.0, 2.0, 0.0, 4.0, 4.0, 6.0, 9.0, 0.0, 4.0, 0.0, 6.0, 7.0, 1.0, 2.0, 3.0, 8.0, 4.0, 5.0, 4.0, 5.0, 7.0, 3.0, 3.0, 2.0, 8.0, 3.0, 4.0, 4.0, 10.0, 5.0, 0.0, 7.0, 0.0, 1.0, 10.0, 10.0, 9.0, 3.0, 7.0, 9.0, 3.0, 2.0, 5.0, 7.0, 2.0, 9.0, 8.0, 9.0, 5.0, 4.0, 2.0, 8.0, 3.0, 6.0, 0.0, 9.0, 6.0, 1.0, 1.0, 4.0, 7.0, 3.0, 8.0, 10.0, 5.0, 8.0, 0.0, 5.0, 7.0, 6.0, 2.0, 0.0, 8.0, 4.0, 10.0, 8.0, 10.0, 4.0, 6.0, 6.0, 6.0, 3.0, 6.0, 8.0, 9.0, 3.0, 0.0, 3.0, 4.0, 7.0, 0.0, 10.0, 10.0, 9.0, 5.0, 8.0, 1.0, 4.0, 0.0, 6.0, 1.0, 2.0, 10.0, 1.0, 7.0, 8.0, 8.0, 0.0, 2.0, 6.0, 10.0, 1.0, 3.0, 8.0, 5.0, 6.0, 8.0, 1.0, 6.0, 5.0, 3.0, 3.0, 10.0, 0.0, 6.0, 3.0, 9.0, 7.0, 7.0, 6.0, 9.0, 9.0, 10.0, 10.0, 2.0, 1.0, 5.0, 6.0, 2.0, 4.0, 1.0, 8.0, 5.0, 3.0, 7.0, 2.0, 6.0, 3.0, 8.0, 10.0, 8.0, 3.0, 2.0, 10.0, 7.0, 5.0, 7.0, 10.0, 2.0, 10.0, 5.0, 10.0, 5.0, 2.0, 7.0, 0.0, 8.0, 4.0, 6.0, 3.0, 2.0, 3.0, 10.0, 6.0, 0.0, 3.0, 5.0, 5.0, 8.0, 8.0, 10.0, 0.0, 10.0, 3.0, 5.0, 9.0, 8.0, 2.0, 9.0, 7.0, 8.0, 7.0, 4.0, 10.0, 4.0, 9.0, 9.0, 7.0, 0.0, 4.0, 5.0, 2.0, 0.0, 6.0, 8.0, 3.0, 5.0, 6.0, 10.0, 4.0, 5.0, 9.0, 1.0, 1.0, 3.0, 7.0, 8.0, 6.0, 9.0, 6.0, 5.0, 6.0, 3.0, 0.0, 6.0, 9.0, 2.0, 7.0, 2.0, 5.0, 8.0, 0.0, 7.0, 7.0, 9.0, 8.0, 7.0, 2.0, 0.0, 5.0, 3.0, 2.0, 1.0, 2.0, 3.0, 3.0, 4.0, 9.0, 7.0, 0.0, 2.0, 8.0, 1.0, 6.0, 8.0, 1.0, 10.0, 10.0, 7.0, 6.0, 3.0, 2.0, 4.0, 3.0, 8.0, 8.0, 3.0, 9.0, 6.0, 0.0, 5.0, 2.0, 8.0, 4.0, 5.0, 9.0, 1.0, 0.0, 9.0, 9.0, 10.0, 1.0, 3.0, 8.0, 1.0, 2.0, 7.0, 1.0, 6.0, 5.0, 2.0, 8.0, 1.0, 7.0, 2.0, 0.0, 8.0, 0.0, 8.0, 5.0, 8.0, 6.0, 3.0, 0.0, 9.0, 2.0, 5.0, 3.0, 1.0, 3.0, 2.0, 6.0, 6.0, 1.0, 3.0, 5.0, 10.0, 2.0, 1.0, 4.0, 3.0, 0.0, 5.0, 3.0, 10.0, 0.0, 6.0, 8.0, 10.0, 7.0, 1.0, 1.0, 0.0, 1.0, 9.0, 3.0, 9.0, 9.0, 9.0, 5.0, 10.0, 9.0, 4.0, 1.0, 2.0, 1.0, 5.0, 6.0, 10.0, 3.0, 9.0, 2.0, 9.0, 10.0, 0.0, 8.0, 1.0, 4.0, 8.0, 1.0, 9.0, 7.0, 7.0, 9.0, 5.0, 7.0, 2.0, 10.0, 8.0, 0.0, 1.0, 1.0, 4.0, 6.0, 1.0, 5.0, 3.0, 3.0, 0.0, 1.0, 1.0, 4.0, 8.0, 10.0, 0.0, 3.0, 5.0, 4.0, 4.0, 10.0, 6.0, 0.0, 1.0, 6.0, 4.0, 0.0, 4.0, 1.0, 4.0, 10.0, 2.0, 8.0, 2.0, 8.0, 5.0, 4.0, 6.0, 10.0, 9.0, 0.0, 9.0, 6.0, 1.0, 8.0, 1.0, 1.0, 6.0, 10.0, 0.0, 0.0, 6.0, 3.0, 2.0, 1.0, 10.0, 3.0, 3.0, 8.0, 10.0, 4.0, 9.0, 10.0, 7.0, 1.0, 1.0, 7.0, 2.0, 3.0, 10.0, 1.0, 0.0, 2.0, 0.0, 1.0, 8.0, 2.0, 7.0, 8.0, 8.0, 3.0, 3.0, 9.0, 2.0, 6.0, 2.0, 0.0, 9.0, 4.0, 3.0, 3.0, 6.0, 5.0, 6.0, 3.0, 4.0, 6.0, 5.0, 8.0, 1.0, 8.0, 5.0, 7.0, 4.0, 4.0, 8.0, 6.0, 3.0, 0.0, 9.0, 7.0, 3.0, 1.0, 5.0, 3.0, 1.0, 8.0, 9.0, 8.0, 10.0, 0.0, 6.0, 7.0, 2.0, 1.0, 8.0, 7.0, 9.0, 3.0, 2.0, 8.0, 3.0, 7.0, 4.0, 9.0, 2.0, 3.0, 9.0, 7.0, 10.0, 2.0, 7.0, 3.0, 1.0, 0.0, 3.0, 6.0, 9.0, 4.0, 10.0, 5.0, 4.0, 7.0, 4.0, 9.0, 3.0, 1.0, 5.0, 9.0, 1.0, 3.0, 5.0, 10.0, 10.0, 4.0, 3.0, 2.0, 8.0, 10.0, 9.0, 4.0, 5.0, 9.0, 3.0, 0.0, 2.0, 8.0, 3.0, 7.0, 8.0, 8.0, 4.0, 9.0, 1.0, 5.0, 8.0, 5.0, 7.0, 2.0, 8.0, 8.0, 8.0, 0.0, 9.0, 0.0, 6.0, 7.0, 6.0, 2.0, 8.0, 10.0, 5.0, 2.0, 4.0, 0.0, 9.0, 2.0, 3.0, 3.0, 5.0, 0.0, 3.0, 3.0, 9.0, 0.0, 0.0, 3.0, 9.0, 1.0, 1.0, 7.0, 1.0, 9.0, 0.0, 5.0, 4.0, 9.0, 2.0, 5.0, 3.0, 5.0, 3.0, 3.0, 3.0, 2.0, 10.0, 6.0, 9.0, 10.0, 10.0, 10.0, 7.0, 6.0, 1.0, 4.0, 3.0, 10.0, 7.0, 6.0, 8.0, 7.0, 8.0, 7.0, 3.0, 10.0, 0.0, 10.0, 1.0, 1.0, 3.0, 1.0, 2.0, 5.0, 10.0, 5.0, 4.0, 5.0, 3.0, 6.0, 10.0, 9.0, 10.0, 2.0, 4.0, 4.0, 7.0, 10.0, 10.0, 1.0, 6.0, 7.0, 1.0, 7.0, 5.0, 1.0, 10.0, 6.0, 9.0, 0.0, 1.0, 3.0, 10.0, 0.0, 0.0, 9.0, 9.0, 8.0, 1.0, 9.0, 9.0, 0.0, 5.0, 4.0, 8.0, 5.0, 0.0, 6.0, 8.0, 5.0, 8.0, 3.0, 1.0, 6.0, 4.0, 7.0, 5.0, 2.0, 7.0, 7.0, 5.0, 2.0, 3.0, 3.0, 1.0, 4.0, 9.0, 10.0, 2.0, 1.0, 4.0, 7.0, 3.0, 9.0, 10.0, 0.0, 9.0, 2.0, 8.0, 10.0, 0.0, 6.0, 6.0, 0.0, 5.0, 2.0, 1.0, 9.0, 3.0, 10.0, 3.0, 2.0, 5.0, 5.0, 3.0, 10.0, 7.0, 0.0, 2.0, 5.0, 2.0, 9.0, 3.0, 1.0, 0.0, 8.0, 0.0, 5.0, 7.0, 9.0, 10.0, 7.0, 7.0, 5.0, 7.0, 4.0, 6.0, 6.0, 5.0, 9.0, 9.0, 1.0, 2.0, 6.0, 9.0, 1.0, 2.0, 0.0, 4.0, 4.0, 2.0, 6.0, 4.0, 9.0, 2.0, 1.0, 8.0, 1.0, 1.0, 6.0, 4.0]
moyenne : 5.013
variance : 10.28
répartition :
[ 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9.,10]
[ 94, 93, 81, 112, 74, 92, 88, 79, 91, 103, 93]

Et un autre :
[4.0, 5.0, 5.0, 5.0, 2.0, 3.0, 5.0, 2.0, 4.0, 5.0, 7.0, 5.0, 2.0, 6.0, 4.0, 3.0, 3.0, 6.0, 6.0, 5.0, 4.0, 1.0, 4.0, 7.0, 5.0, 6.0, 2.0, 10.0, 6.0, 9.0, 4.0, 2.0, 7.0, 3.0, 7.0, 3.0, 4.0, 3.0, 5.0, 3.0, 5.0, 5.0, 8.0, 6.0, 3.0, 5.0, 6.0, 0.0, 4.0, 4.0, 6.0, 5.0, 4.0, 3.0, 5.0, 8.0, 3.0, 7.0, 3.0, 4.0, 7.0, 2.0, 1.0, 10.0, 2.0, 4.0, 5.0, 5.0, 3.0, 4.0, 6.0, 2.0, 10.0, 4.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 4.0, 7.0, 5.0, 2.0, 2.0, 0.0, 4.0, 1.0, 3.0, 5.0, 4.0, 6.0, 2.0, 7.0, 7.0, 5.0, 6.0, 3.0, 4.0, 7.0, 3.0, 4.0, 9.0, 5.0, 4.0, 4.0, 6.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 8.0, 6.0, 4.0, 4.0, 8.0, 3.0, 7.0, 1.0, 4.0, 3.0, 3.0, 5.0, 4.0, 4.0, 6.0, 4.0, 3.0, 8.0, 5.0, 2.0, 2.0, 4.0, 3.0, 1.0, 4.0, 8.0, 3.0, 2.0, 2.0, 4.0, 5.0, 3.0, 4.0, 2.0, 3.0, 4.0, 7.0, 6.0, 2.0, 5.0, 6.0, 7.0, 4.0, 7.0, 2.0, 2.0, 0.0, 5.0, 5.0, 4.0, 7.0, 1.0, 3.0, 3.0, 6.0, 5.0, 5.0, 4.0, 4.0, 2.0, 6.0, 7.0, 3.0, 7.0, 4.0, 5.0, 3.0, 6.0, 4.0, 5.0, 7.0, 2.0, 4.0, 7.0, 1.0, 3.0, 5.0, 6.0, 3.0, 5.0, 6.0, 3.0, 5.0, 6.0, 8.0, 5.0, 0.0, 3.0, 4.0, 2.0, 5.0, 2.0, 6.0, 4.0, 5.0, 2.0, 3.0, 3.0, 5.0, 6.0, 3.0, 4.0, 5.0, 2.0, 8.0, 5.0, 3.0, 7.0, 5.0, 3.0, 2.0, 5.0, 4.0, 5.0, 1.0, 5.0, 5.0, 7.0, 3.0, 3.0, 4.0, 0.0, 5.0, 7.0, 2.0, 4.0, 5.0, 2.0, 2.0, 3.0, 4.0, 4.0, 3.0, 4.0, 4.0, 5.0, 4.0, 3.0, 7.0, 3.0, 8.0, 7.0, 6.0, 6.0, 6.0, 2.0, 6.0, 4.0, 3.0, 5.0, 5.0, 4.0, 3.0, 5.0, 3.0, 5.0, 7.0, 1.0, 7.0, 2.0, 3.0, 7.0, 3.0, 3.0, 5.0, 3.0, 2.0, 2.0, 1.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 8.0, 4.0, 4.0, 1.0, 4.0, 6.0, 8.0, 3.0, 5.0, 4.0, 5.0, 7.0, 4.0, 5.0, 4.0, 4.0, 1.0, 2.0, 3.0, 5.0, 5.0, 7.0, 5.0, 1.0, 2.0, 5.0, 6.0, 6.0, 3.0, 2.0, 5.0, 3.0, 9.0, 3.0, 1.0, 5.0, 4.0, 3.0, 3.0, 1.0, 7.0, 6.0, 6.0, 6.0, 7.0, 0.0, 6.0, 4.0, 4.0, 4.0, 3.0, 6.0, 6.0, 2.0, 8.0, 8.0, 6.0, 8.0, 5.0, 5.0, 5.0, 2.0, 6.0, 2.0, 9.0, 3.0, 1.0, 8.0, 4.0, 5.0, 5.0, 4.0, 4.0, 2.0, 6.0, 4.0, 3.0, 6.0, 9.0, 10.0, 4.0, 5.0, 4.0, 3.0, 5.0, 3.0, 7.0, 3.0, 6.0, 7.0, 1.0, 6.0, 7.0, 3.0, 3.0, 4.0, 2.0, 5.0, 4.0, 5.0, 3.0, 3.0, 2.0, 7.0, 8.0, 3.0, 4.0, 6.0, 3.0, 6.0, 6.0, 4.0, 4.0, 4.0, 6.0, 4.0, 7.0, 7.0, 4.0, 0.0, 1.0, 1.0, 5.0, 4.0, 7.0, 5.0, 2.0, 1.0, 3.0, 3.0, 2.0, 0.0, 4.0, 5.0, 8.0, 4.0, 5.0, 2.0, 4.0, 7.0, 3.0, 3.0, 7.0, 6.0, 1.0, 6.0, 2.0, 1.0, 7.0, 5.0, 4.0, 4.0, 4.0, 5.0, 3.0, 4.0, 4.0, 6.0, 3.0, 7.0, 3.0, 5.0, 3.0, 3.0, 5.0, 3.0, 3.0, 4.0, 6.0, 8.0, 7.0, 3.0, 4.0, 4.0, 2.0, 4.0, 6.0, 7.0, 3.0, 0.0, 3.0, 3.0, 6.0, 8.0, 6.0, 5.0, 5.0, 4.0, 6.0, 4.0, 5.0, 6.0, 4.0, 3.0, 5.0, 4.0, 7.0, 4.0, 7.0, 6.0, 2.0, 7.0, 7.0, 5.0, 5.0, 3.0, 3.0, 5.0, 6.0, 3.0, 7.0, 1.0, 3.0, 5.0, 8.0, 4.0, 7.0, 5.0, 3.0, 9.0, 2.0, 7.0, 4.0, 2.0, 5.0, 3.0, 5.0, 2.0, 6.0, 4.0, 8.0, 3.0, 4.0, 7.0, 7.0, 5.0, 8.0, 4.0, 5.0, 7.0, 3.0, 5.0, 2.0, 4.0, 8.0, 4.0, 2.0, 7.0, 3.0, 0.0, 5.0, 1.0, 0.0, 7.0, 4.0, 4.0, 6.0, 5.0, 7.0, 4.0, 4.0, 4.0, 2.0, 7.0, 6.0, 5.0, 5.0, 8.0, 4.0, 4.0, 7.0, 4.0, 6.0, 2.0, 4.0, 2.0, 3.0, 4.0, 3.0, 7.0, 1.0, 4.0, 2.0, 2.0, 5.0, 5.0, 2.0, 4.0, 3.0, 3.0, 7.0, 6.0, 7.0, 9.0, 8.0, 7.0, 3.0, 5.0, 4.0, 7.0, 1.0, 1.0, 6.0, 2.0, 2.0, 4.0, 5.0, 7.0, 5.0, 6.0, 3.0, 6.0, 5.0, 6.0, 4.0, 5.0, 5.0, 4.0, 3.0, 5.0, 6.0, 3.0, 9.0, 4.0, 4.0, 4.0, 2.0, 5.0, 4.0, 4.0, 6.0, 7.0, 6.0, 4.0, 5.0, 6.0, 2.0, 6.0, 4.0, 6.0, 2.0, 5.0, 8.0, 5.0, 4.0, 6.0, 6.0, 3.0, 5.0, 4.0, 8.0, 0.0, 5.0, 6.0, 3.0, 0.0, 4.0, 2.0, 5.0, 5.0, 6.0, 5.0, 2.0, 6.0, 0.0, 5.0, 5.0, 7.0, 6.0, 7.0, 5.0, 8.0, 5.0, 4.0, 6.0, 5.0, 5.0, 2.0, 4.0, 7.0, 3.0, 4.0, 8.0, 5.0, 6.0, 6.0, 5.0, 5.0, 3.0, 0.0, 3.0, 2.0, 6.0, 0.0, 4.0, 4.0, 5.0, 3.0, 5.0, 3.0, 7.0, 2.0, 5.0, 4.0, 5.0, 6.0, 5.0, 7.0, 3.0, 6.0, 6.0, 4.0, 1.0, 2.0, 6.0, 6.0, 1.0, 4.0, 2.0, 8.0, 4.0, 8.0, 2.0, 6.0, 5.0, 4.0, 0.0, 4.0, 4.0, 4.0, 3.0, 3.0, 7.0, 7.0, 8.0, 7.0, 5.0, 9.0, 5.0, 4.0, 7.0, 9.0, 7.0, 5.0, 3.0, 4.0, 8.0, 3.0, 7.0, 2.0, 3.0, 4.0, 8.0, 5.0, 3.0, 6.0, 7.0, 9.0, 4.0, 6.0, 0.0, 3.0, 8.0, 3.0, 3.0, 5.0, 5.0, 4.0, 6.0, 4.0, 6.0, 7.0, 6.0, 1.0, 6.0, 7.0, 3.0, 4.0, 5.0, 5.0, 7.0, 5.0, 5.0, 5.0, 0.0, 7.0, 4.0, 9.0, 6.0, 5.0, 6.0, 3.0, 5.0, 3.0, 4.0, 6.0, 4.0, 5.0, 1.0, 5.0, 4.0, 5.0, 1.0, 7.0, 3.0, 9.0, 5.0, 1.0, 0.0, 6.0, 6.0, 4.0, 5.0, 5.0, 2.0, 5.0, 6.0, 8.0, 6.0, 5.0, 2.0, 3.0, 10.0, 6.0, 2.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 9.0, 10.0, 7.0, 6.0, 5.0, 5.0, 3.0, 6.0, 5.0, 0.0, 2.0, 4.0, 4.0, 2.0, 1.0, 4.0, 4.0, 3.0, 2.0, 2.0, 5.0, 7.0, 7.0, 3.0, 5.0, 2.0, 4.0, 7.0, 6.0, 5.0, 4.0, 5.0, 2.0, 5.0, 7.0, 5.0, 2.0, 7.0, 6.0, 5.0, 3.0, 5.0, 1.0, 7.0, 3.0, 5.0, 5.0, 5.0, 4.0, 3.0, 1.0, 2.0, 3.0, 5.0, 0.0, 6.0, 9.0, 5.0, 5.0, 6.0, 4.0, 8.0, 5.0, 0.0, 5.0, 1.0, 7.0, 0.0, 3.0, 6.0, 8.0, 6.0, 3.0, 3.0, 3.0, 4.0, 2.0, 4.0, 3.0, 3.0, 6.0, 0.0, 0.0, 9.0, 5.0, 4.0, 4.0, 5.0, 6.0, 3.0, 4.0, 4.0, 5.0, 4.0, 4.0, 4.0, 5.0, 7.0, 4.0, 2.0, 5.0, 5.0, 4.0, 5.0, 5.0, 3.0, 5.0, 4.0, 5.0, 6.0, 2.0, 6.0, 2.0, 6.0, 3.0, 3.0, 5.0, 5.0, 4.0, 5.0, 4.0, 1.0, 6.0, 3.0, 4.0, 2.0, 5.0, 1.0, 4.0, 3.0, 5.0, 6.0, 4.0, 1.0, 4.0, 6.0, 2.0, 1.0, 3.0, 5.0, 3.0, 4.0, 3.0, 3.0, 2.0, 2.0, 5.0, 0.0, 5.0, 7.0, 2.0, 9.0, 4.0, 5.0, 3.0, 5.0, 3.0, 5.0, 6.0, 4.0, 2.0, 8.0, 4.0, 2.0, 1.0, 6.0, 4.0, 4.0, 0.0, 9.0, 4.0, 2.0, 4.0, 3.0, 1.0, 6.0, 2.0, 1.0, 4.0, 5.0, 4.0, 5.0, 7.0, 2.0, 7.0, 6.0, 3.0, 4.0]
moyenne : 4.42
variance : 4.05
répartition :
[ 28, 44, 98, 155, 195, 198, 124, 95, 39, 18, 6]

[JackeOLanterne]

La distribution de la variable aléatoire rand() est uniforme.

Le générateur rand() fournit une loi uniforme par défaut, mais s'avère configurable pour une loi normale.
En outre, rand() permet de simuler des v.a. selon d'autres lois (Bernouilli, Poisson, géométrique, exp...)

[Dlzlogic]

Bon, j'avais pas besoin du détail, juste la liste des variables, c'est à dire les 11 comptages.
Le résultat est le suivant
1- la moyenne des tirages (1000/11) = 90.91
2- les écarts à la moyenne : 3 ; 2 ; -10 ; 21 ; -17 ; 1 ; -3 ; -12 ; 0 ; 12 ; 2 ;
3- les carrés des écarts : 10 ; 4 ; 98 ; 445 ; 286 ; 1 ; 8 ; 142 ; 0 ; 146 ; 4 ;
4- leur somme : 1145 ;
5- leur somme divisée par 10 (ie 11-1) : 114
6- l'écart-type ( emq ) : 11
7- l'écart probable : 7
Résultats
il y a 4 écarts négatifs et 7 écarts positifs
6 écarts inférieurs à 1ep théorique 50% de 11
4 écarts inférieurs à 2ep théorique 32% de 11
1 écart inférieur à 3ep théorique 14% de 11
0 écart inférieurs à 4ep théorique 4% de 11

Calculs faits avec Excel, sans recopie, donc transmission des décimales.

Je traite la seconde liste tout de suite.

[Dlzlogic]

Le générateur rand() fournit une loi uniforme par défaut, mais s'avère configurable pour une loi normale.
En outre, rand() permet de simuler des v.a. selon d'autres lois (Bernouilli, Poisson, géométrique, exp...)

Mon compilateur dispose d'une fonction rand() qui donne une distribution aléatoire.
De quelle loi s'agit-il, c'est l'objet de cette longue discussion.
Je viens de montrer avec le premier exemple de Sylviel, qu'il s'agit d'une loi normale.

[beagle]

Mon compilateur dispose d'une fonction rand() qui donne une distribution aléatoire.
De quelle loi s'agit-il, c'est l'objet de cette longue discussion.
Je viens de montrer avec le premier exemple de Sylviel, qu'il s'agit d'une loi normale.

Tirage au sort de chaque élément en loi uniforme donne des fréquences observées gaussiennes.
Mais c'est bien différent de tirer au sort chaque élément d'une gaussienne.
Dans ta tentive de Cauchy, tu ne tires pas DANS du gauss, tu tires dans de l'UNIFORME.
Fais ta mème expérience en tirant LE RESULTAT de fréquence observée ou trouve toi d'autres gaussiennes pour faire tes deux fonctions.
Tu saisis la nuance entre arrivée et départ?

[beagle]

Bonjour Beagle,
On peut jouer à un petit jeu facile.
Tu me donnes des listes de résultats de tirages de dé à 6 faces. C'est à dire 6 nombres résultat de plusieurs tirages, disons une centaine par jeu.
Parmi cette liste de résultats, tu glisses des résultats qui ne correspondent pas réellement à un tirage réel, en d'autre termes, tu "triches", tu glisses des intrus.
Bien sûr tu peux te faire aider.

Et moi, j'essaye de trouver les listes falsifiées. D'accord, ça parait juste ?

j'ai bien compris ton jeu, et je suis d'accord avec toi,
sauf sur une chose, ta demande d'aléatoire de départ est l'équiprobabilité de la loi uniforme d'un dé 6 faces.Ta loi de proba n'est pas gaussienne.La loi de proba c'est le départ, pas l'arrivée.

[beagle]

Je pars au départ d'une gaussienne qui est ma loi de proba,
ce sont les poids de poisson, la taille des hommes.
Dès que le nombre de tirage est assez conséquent, je retrouve ma gaussienne de départ,
plus j'augmente n et plus ma gaussienne ne change pas.

je pars d'une loi de proba uniforme,
après n tirage j'observe une répartition gaussienne ok,
et plus j'augmente n et plus l'écart-type dimine, il tend vers 0.

Donc deux situations différentes.
C'est pas en te plaçant après n tirages toujours sur la ligne d'arrivée que tu vas nous donner une bonne définition de la loi de proba qui est au départ.

c'est comme cela que tu as foiré ta tentative de Cauchy, sujet que j'ignore complètment, sauf à voir comment tu t'es gourré.

[Dlzlogic]

Le résultat de la seconde expérience est le suivant
1- la moyenne des tirages (1000/11) = 90.91
2- les écarts à la moyenne : -63 ; -47 ; 7 ; 64 ; 104 ; 107 ; 33 ; 4 ; -52 ; -73 ; -85 ;
3- les carrés des écarts : 3958 ; 2200 ; 50 ; 4108 ; 10835 ; 11468 ; 1095 ; 17 ; 2695 ; 5316 ; 7210 ;
4- leur somme : 48951 ;
5- leur somme divisée par 10 (ie 11-1) : 4895
6- l'écart-type ( emq ) : 70
7- l'écart probable : 47
Résultats
il y a 5 écarts négatifs et 6 écarts positifs
3 écarts inférieurs à 1ep théorique 50% de 11
6 écarts inférieurs à 2ep théorique 32% de 11
2 écart inférieur à 3ep théorique 14% de 11
0 écart inférieurs à 4ep théorique 4% de 11

La répartition n'est pas conforme à la distribution normale. On peut donc supposer que ce tirage ne correspond pas à un tirage aléatoire (équiprobable).
Calculs faits avec Excel, sans recopie, donc transmission des décimales.

[Dlzlogic]

Le générateur rand() fournit une loi uniforme par défaut, mais s'avère configurable pour une loi normale.
En outre, rand() permet de simuler des v.a. selon d'autres lois (Bernouilli, Poisson, géométrique, exp...)

Bonjour Jack,
Je n'ai pas Syslab, pourrais-tu faire 2 simulations, disons une vingtaine de numéros, avec une centaine de tirages, l'une avec l'option "normal", l'autre "uniforme". Je n'ai besoin que du comptage des sorties, c'est à dire 20 valeurs pour chaque essai.
Merci d'avance.

PS Il s'agit naturellement d'Scilab et non de Syslab.