From 0be4dc4f6bc47576ddd5cdec8b35c857ca8f62d2 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: HirsuitCadet <axel.brazeau@gmail.com>
Date: Fri, 20 Dec 2024 08:00:13 +0100
Subject: [PATCH] Ajout de la loi uniforme

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 Fonction type/Loi uniforme.R | 49 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++
 1 file changed, 49 insertions(+)
 create mode 100644 Fonction type/Loi uniforme.R

diff --git a/Fonction type/Loi uniforme.R b/Fonction type/Loi uniforme.R
new file mode 100644
index 0000000..eeea501
--- /dev/null
+++ b/Fonction type/Loi uniforme.R	
@@ -0,0 +1,49 @@
+# Exemple 1 : Calculer la probabilité d'obtenir une valeur dans un intervalle donné
+# Définir les paramètres de la loi uniforme
+a <- 0  # borne inférieure
+b <- 100  # borne supérieure
+
+# Calculer la probabilité d'obtenir une valeur entre 20 et 40
+prob_in_interval <- punif(40, min=a, max=b) - punif(20, min=a, max=b) 
+#Cette fonction punif calcule la probabilité cumulative
+#(ou fonction de répartition) jusqu'à la valeur 40 pour une loi uniforme définie entre
+#a (borne inférieure) et b (borne supérieure).
+#En gros c'est P(X<=40) où X est la variable aléatoire
+
+# Afficher le résultat
+print(paste("La probabilité d'obtenir une valeur entre 20 et 40 est:", prob_in_interval))
+
+# Exemple 2 : Trouver la valeur à partir d'une probabilité cumulative
+# Définir les paramètres de la loi uniforme
+a <- 0  # borne inférieure
+b <- 100  # borne supérieure
+
+# Probabilité cumulative cible
+target_cumulative <- 0.9
+
+# Calculer la valeur correspondante
+value_at_target <- qunif(target_cumulative, min=a, max=b) #Elle sert à déterminer la valeur
+#de la variable aléatoire pour laquelle la probabilité cumulative atteint la valeur
+#spécifiée (target_cumulative).
+
+# Afficher le résultat
+print(paste("La valeur correspondant à une probabilité cumulative de 0.9 est:", value_at_target))
+
+# Exemple 3 : Calculer et afficher les probabilités pour une distribution uniforme discrétisée
+# Définir les paramètres de la loi uniforme discrétisée
+a <- 0  # borne inférieure
+b <- 100  # borne supérieure
+n <- 10  # nombre de divisions de l'intervalle
+
+# Calculer les points de la distribution discrète
+discrete_points <- seq(a, b, length.out=n + 1) # Cette ligne génère une série de points équidistants
+#dans l'intervalle [a,b] où a est la borne inférieure et b la supérieure 
+
+
+# Calculer la densité de probabilité pour chaque point
+densities <- dunif(discrete_points, min=a, max=b) #Cette ligne calcule la densité de
+#probabilité de la loi uniforme pour chacun des points générés dans discrete_points.
+
+# Afficher les densités
+print("Densités de probabilité pour la distribution uniforme discrétisée:")
+print(data.frame(Point=discrete_points, Densité=densities))