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Allez, un peu de maths et quelques vieux souvenirs émus. Le Théorème Central Limite établit la convergence en loi de la somme d’une suite de variables aléatoires vers la loi normale. Intuitivement, ce résultat affirme que toute somme de variables aléatoires indépendantes et identiquement distribuées tend vers une variable aléatoire gaussienne.

Et comme nous, les Francais, sommes très fort pour dire d’une façon complexe ce qui pourrait être exprimée plus simplement, voila la définition anglaise que je trouve plus straightforward:

« In probability theory, the Central Limit Theorem states that, given certain conditions, the mean of a sufficiently large number of independent random variables, each with a well-defined mean and well-defined variance, will be approximately normally distributed. »

Victor Powell montre dans une animation la distribution d’une variable aléatoire qui tombent sur des triangles dans une distribution normale, vous pouvez jouer avec le nombres de triangles et la vitesse de distribution et voir la distribution gaussienne se constituer:

Cliquez sur l’image pour accéder à l’animation!

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