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invF()
Catalogue >
invF(Aire,dfNumer,dfDenom)
invF(Zone,dfNumer,dfDenom)
Calcule l'inverse de la fonction de répartition
de la loi F (Fisher) de paramètres spécifiée
par dfNumer et dfDenom en un point donné
Aire
invBinom()
Catalogue >
invBinom
(CumulativeProb,NumTrials,Prob,
OutputForm) scalaire ou matrice
Étant don le nombre d’essais
(NumTrials) et la probabili de réussite de
chaque essai (Prob), cette fonction renvoie
le nombre minimal de réussites, k, tel que
la probabilité cumulée de k réussites soit
supérieure ou égale à une probabilité
cumulée donnée (CumulativeProb).
OutputForm=0, affiche le résultat en tant
que scalaire (par défaut).
OutputForm=1, affiche le résultat en tant
que matrice.
Par exemple: Mary etKevin jouent à un jeu
de s. Mary doit déviner le nombre
maximal de fois où 6 appart dans 30
lancers. Si le nombre 6 apparaîtautantde
fois ou moins, Mary gagne. Par ailleurs, plus
le nombre quelle dévine est petit, plus ses
gains sont élevés. Quel est le plus petit
nombre que Mary peut deviner si elle veut
que la probabilité du gainsoit supérieure à
77%?
invBinomN()
Catalogue >
invBinomN(CumulativeProb,Prob,
NumSuccess,OutputForm) scalaire ou
matrice
Étant don la probabili de réussite de
chaque essai (Prob) et le nombre de
réussites (NumSuccess), cette fonction
renvoie le nombre minimal d’essais, N, tel
que la probabili cumulée de x réussites
soit inférieure ou égale à une probabili
cumulée donnée (CumulativeProb).
OutputForm=0, affiche le résultat en tant
que scalaire (par défaut).
OutputForm=1, affiche le résultat en tant
que matrice.
Par exemple: Monique s’entrne aux tirs au
but au volley-ball. Elle sait par expérience
que ses chances de marquer unbut sont de
70%. Elle prévoitde s’entrner jusqu’à ce
quelle marque 50 buts. Combien de tirs doit-
elle tenter pour s’assurer que la probabilité
de marquer au moins 50 buts estsupérieure
à 0,99?
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