La fonction LOI.LOGNORMALE.N<\/strong> dans Excel et LOGNORM.DIST<\/strong> dans Google Sheets permet de calculer la probabilit\u00e9 log-normale. Cette fonction est essentielle en statistique pour mod\u00e9liser les distributions de variables qui ne prennent que des valeurs positives et sont g\u00e9n\u00e9ralement asym\u00e9triques \u00e0 droite.<\/p>\n La syntaxe de la fonction est :<\/p>\n Examinons comment utiliser la fonction LOI.LOGNORMALE.N dans des sc\u00e9narios r\u00e9els sous Excel et Google Sheets.<\/p>\n Contexte :<\/strong> Imaginez que vous devez d\u00e9terminer la probabilit\u00e9 que la rentabilit\u00e9 des placements d’une entreprise soit inf\u00e9rieure \u00e0 150%, avec une distribution log-normale ayant une moyenne log de 5 et un \u00e9cart type log de 1.<\/p>\n Solution :<\/strong><\/p>\n Ce calcul indique la probabilit\u00e9 cumul\u00e9e que la rentabilit\u00e9 soit moins de 150%.<\/p>\n Contexte :<\/strong> Pour une \u00e9tude sur la qualit\u00e9 de production, vous souhaitez savoir quelle proportion des articles produits d\u00e9passe un certain seuil, par exemple un temps de fonctionnement de 1000 heures, sachant que le logarithme des dur\u00e9es de fonctionnement suit une distribution normale avec une moyenne de 6.8 et un \u00e9cart type de 0.5.<\/p>\n Solution :<\/strong><\/p>\n Cette formule calcule d’abord la probabilit\u00e9 cumul\u00e9e que la dur\u00e9e soit inf\u00e9rieure \u00e0 1000 heures, puis soustrait cette valeur de 1 pour trouver la probabilit\u00e9 exc\u00e9dant 1000 heures.<\/p>\n Il est crucial de se rappeler que la valeur de Renvoie la pRobabilit\u00e9 d\u2019une vaRiable al\u00e9atoiRe continue suivant une loi lognoRmale<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[315],"tags":[],"class_list":["post-6649","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-statistiques"],"acf":[],"yoast_head":"\n=LOI.LOGNORMALE.N(x; moyenne_log; \u00e9cart_type_log; cumulatif)<\/code><\/pre>\n\n
Exemples pratiques<\/h2>\n
Premier exemple<\/h2>\n
=LOI.LOGNORMALE.N(1.5; 5; 1; VRAI)<\/code><\/pre>\nDeuxi\u00e8me exemple<\/h2>\n
=1 - LOI.LOGNORMALE.N(1000; 6.8; 0.5; VRAI)<\/code><\/pre>\nExplication suppl\u00e9mentaire<\/h2>\n
x<\/code> doit toujours \u00eatre positive dans la distribution log-normale, qui exclut les valeurs n\u00e9gatives. De plus, les param\u00e8tres moyenne_log<\/strong> et \u00e9cart_type_log<\/strong> doivent \u00eatre choisis avec pr\u00e9cision pour refl\u00e9ter correctement les propri\u00e9t\u00e9s des donn\u00e9es apr\u00e8s transformation logarithmique.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"