Feat: ajout du 1.96
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Soit $X$ une variable aléatoire suivant la loi normale $\mathcal{N}(\mu, \sigma)$ alors
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Soit $X$ une variable aléatoire suivant la loi normale $\mathcal{N}(\mu, \sigma)$ alors
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\begin{itemize}
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\begin{itemize}
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\item $ P(\mu - \sigma < Y < \mu + \sigma) = 0,68$
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\item $ P(\mu - \sigma < X < \mu + \sigma) = 0,683$
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\item $ P(\mu - 2\sigma < Y < \mu + 2\sigma) = 0.95$
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\item $ P(\mu - 2\sigma < X < \mu + 2\sigma) = 0.954$
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\item $ P(\mu - 3\sigma < Y < \mu + 3 \sigma) = 0,98$
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\item $ P(\mu - 3\sigma < X < \mu + 3 \sigma) = 0,997$
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\item $ P(\mu - 1,96\sigma < X < \mu + 1,96 \sigma) = 0,950$
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\end{itemize}
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\end{itemize}
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\subsubsection*{Remarque}
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Les 3 premières valeurs sont à connaître et la dernière nous servira pour définir les outils statistiques dans la suite du chapitre.
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\section{Approximation de la loi binomiale par la loi normale}
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\section{Approximation de la loi binomiale par la loi normale}
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\subsection*{Propriété}
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\subsection*{Propriété}
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