Connectez-vous via MCP →

Entrez le calcul

Enter a raw value in z with μ and σ to standardize, or leave μ=0 and σ=1 to use z directly.

Formule

Publicité

Résultats

P(Z < z) = Φ(z)
0,975002
97,5002% of the distribution lies below z
z standardisé 1,96
Queue inférieure P(Z < z) 0,975002
Queue supérieure P(Z > z) 0,024998
Percentile 97,5002%

À quoi sert ce calculateur

Cet outil calcule la fonction de répartition de la loi normale centrée réduite (CDF), notée \(\Phi(z)\) ou \(P(Z < z)\). Il donne la probabilité qu'une variable aléatoire suivant une loi normale prenne une valeur inférieure à un score z donné. Il indique également la probabilité de la queue supérieure \(P(Z > z)\) ainsi que le percentile correspondant. C'est un outil statistique universel : il s'applique partout, sans hypothèse propre à un pays.

Courbe en cloche normale centrée réduite avec l'aire à gauche d'une ligne verticale en z colorée
\(P(Z < z) = \Phi(z)\) est l'aire colorée à gauche de z sous la courbe normale centrée réduite.

Comment l'utiliser

Saisissez votre score z dans le premier champ. Si vous disposez plutôt d'une mesure brute, entrez cette valeur dans le champ z et renseignez la moyenne (μ) et l'écart-type (σ) de la distribution ; le calculateur la centre et la réduit automatiquement à l'aide de \(z = (x - \mu) / \sigma\). Laissez \(\mu = 0\) et \(\sigma = 1\) pour traiter directement la valeur saisie comme un score z déjà standardisé.

La formule expliquée

La CDF de la loi normale centrée réduite se définit à partir de la fonction d'erreur :

$$\Phi(z) = \tfrac{1}{2}\left[1 + \operatorname{erf}\!\left(\frac{z}{\sqrt{2}}\right)\right]$$

Comme erf n'admet pas d'expression élémentaire en forme close, ce calculateur l'évalue grâce à l'approximation rationnelle 7.1.26 d'Abramowitz & Stegun, précise à environ \(1{,}5\times10^{-7}\) — largement suffisant pour les travaux de probabilités et de statistiques.

Publicité
Courbe en cloche divisée en z en aire de queue inférieure à gauche et de queue supérieure à droite
La queue inférieure \(\Phi(z)\) et la queue supérieure \(1 - \Phi(z)\) ont pour somme 1.

Exemple concret

Pour z = 1,96, une valeur célèbre en statistique :

$$\Phi(1{,}96) = \tfrac{1}{2}\left[1 + \operatorname{erf}\!\left(\frac{1{,}96}{\sqrt{2}}\right)\right] \approx 0{,}9750$$

Cela signifie qu'environ 97,5 % de la loi normale centrée réduite se situe en dessous de 1,96, laissant 2,5 % dans la queue supérieure — c'est pourquoi l'intervalle ±1,96 délimite les 95 % centraux utilisés dans les intervalles de confiance.

FAQ

Quelle est la valeur en z = 0 ? \(\Phi(0) = 0{,}5\) exactement, car la loi normale est symétrique par rapport à sa moyenne.

Comment obtenir une probabilité bilatérale ? Pour des bornes symétriques ±z, l'aire bilatérale à l'extérieur vaut \(2 \times (1 - \Phi(z))\) ; l'aire centrale vaut \(2\Phi(z) - 1\).

Puis-je utiliser des scores z négatifs ? Oui. Par symétrie, \(\Phi(-z) = 1 - \Phi(z)\), et le calculateur traite directement les valeurs négatives.

Dernière mise à jour: