Rozwiązanie - Kumulacyjne prawdopodobieństwo w standardowym rozkładzie normalnym
Inne sposoby na rozwiązanie
Kumulacyjne prawdopodobieństwo w standardowym rozkładzie normalnymKrok po kroku wyjaśnienie
1. Znajdź prawdopodobieństwo skumulowane dla wartości z-scores aż do
Więcej niż czasu, dane o standardowym rozkładzie normalnym leżą w ramach plus lub minus odchylenia standardowego od średniej.
Prawdopodobieństwo skumulowane wartości aż do wynosi .
Prawdopodobieństwo skumulowane, że wynosi
2. Znajdź kumulatywne prawdopodobieństwo wartości z-scores większych niż
Prawdopodobieństwo skumulowane wartości większych niż wynosi .
Prawdopodobieństwo skumulowane dla wynosi
3. Znajdź kumulatywne prawdopodobieństwo wartości z-scores do
Ponad czasu, dane o standardowym rozkładzie normalnym mieszczą się w przedziale plus lub minus odchyleń standardowych od średniej.
Kumulatywne prawdopodobieństwo wartości do wynosi .
Kumulatywne prawdopodobieństwo, że wynosi
4. Oblicz kumulatywne prawdopodobieństwo wartości większych niż 7 i mniejszych niż 5
Dodaj prawdopodobieństwo skumulowane obszaru z prawej strony od wyższej wartości z (wszystko po prawej stronie ) do prawdopodobieństwa skumulowanego obszaru z lewej strony od niższej wartości z (wszystko po lewej stronie ):
Prawdopodobieństwo skumulowane dla wynosi
Jak nam poszło?
Proszę zostawić nam swoją opinię.Dlaczego uczyć się tego
Rozkład normalny jest ważny, ponieważ często spotykamy go w naturze. Jeżeli zebraliśmy dużo różnych miar, jak na przykład wzrost człowieka, pomiarów ciśnienia krwi czy wyników testów IQ, one będą podążać za rozkładem normalnym.
W psychologii widzimy wiele zmiennych o normalnym rozkładzie. Przykładowo, umiejętność czytania, introwersja czy satysfakcja z pracy. W inwestowaniu, rozkład normalny pokazuje zwroty z różnych klas aktywów. Mimo że te rozkłady są tylko mniej więcej normalne, są wystarczająco bliskie, żebyśmy mogli je traktować jako normalne.
Rozkład normalny jest łatwy do obsługi. Wiele testów statystycznych na niego się opiera. Co więcej, te testy działają dobrze nawet, gdy rozkład jest tylko w przybliżeniu normalny. Przykładowo, jeżeli znamy średnią i odchylenie standardowe zestawu, a zestaw podąża za rozkładem normalnym, łatwo możemy przeliczyć percentyle na surowe wyniki.
Każdy rozkład normalny możemy standaryzować do standardowego rozkładu normalnego. Dzięki temu, możemy porównać dwa lub więcej oddzielnych zestawów danych. Korzystając z standardowego rozkładu normalnego, możemy oszacować prawdopodobieństwa zdarzeń związanych z rozkładem normalnym. Dzięki temu, możemy przewidzieć na przykład, jak wysoki będzie prawdopodobnie człowiek.