Calculateur de Distribution Normale
Entrez une moyenne, écart-type, et une plage de valeurs pour calculer la probabilité qu'une valeur normalement distribuée tombe dans cette plage.
Dernière mise à jour : September 5, 2026
Questions fréquentes
Comment trouver la probabilité qu'une valeur tombe dans une plage pour une distribution normale ?
Convertissez les deux bornes en scores z (z = (x − moyenne) / ET), recherchez (ou calculez) la probabilité cumulative pour chaque score z, puis soustrayez : P(inférieur < X < supérieur) = FDC(z_supérieur) − FDC(z_inférieur). Cette calculatrice effectue cette conversion automatiquement.
Quelle est la probabilité dans les 1, 2, ou 3 écarts-types de la moyenne ?
Cela suit la règle empirique (règle 68-95-99,7) : environ 68 % des valeurs tombent dans 1 écart-type de la moyenne, environ 95 % dans 2, et environ 99,7 % dans 3 - essayez d'entrer moyenne ± 1, 2, ou 3 × écart-type comme bornes pour confirmer cela.
Est-ce la même chose que le Calculateur de Score Z ?
Lié mais différent - le Calculateur de Score Z trouve le percentile en dessous d'une seule valeur. Cette calculatrice trouve la probabilité qu'une valeur tombe entre deux bornes, ce qui est plus utile pour des questions comme « quelle fraction des scores se situe entre 85 et 115 ? »
Que se passe-t-il si je définis la borne inférieure et la borne supérieure à la même valeur ?
La probabilité obtenue est essentiellement 0 % - une distribution normale continue attribue une probabilité nulle au fait de tomber exactement sur un point précis, uniquement une probabilité de tomber dans une plage.
Comment trouver la probabilité qu'une valeur soit au-dessus ou en dessous d'une seule borne plutôt qu'entre deux ?
Fixez la borne inférieure à un nombre très petit (comme moyenne − 10×ET) pour capturer effectivement tout ce qui est en dessous de votre borne supérieure, ou fixez la borne supérieure très haut pour capturer tout ce qui est au-dessus de votre borne inférieure - cela approxime une probabilité unilatérale en utilisant l'outil à deux bornes.
Cela fonctionne-t-il pour des distributions qui ne sont pas normales ?
Non - cette calculatrice suppose spécifiquement une distribution normale (en courbe en cloche) définie par sa moyenne et son écart-type ; des données asymétriques ou non normales ne donneront pas de probabilités exactes avec cette méthode.