Рішення - Накопичувална ймовірність у стандартному нормальному розподілі
Інші способи розв'язку
Накопичувална ймовірність у стандартному нормальному розподіліПокрокове пояснення
1. Знайдіть кумулятивну ймовірність значень Z-оцінок до
Більше як часу, дані зі стандартним нормальним розподілом лежать у межах плюс або мінус стандартних відхилень від середнього.
Кумулятивна ймовірність значень до становить .
Кумулятивна ймовірність, що , становить
2. Знайдіть кумулятивну ймовірність значень Z-оцінок до
Більше ніж часу, дані зі стандартним нормальним розподілом знаходяться в межах плюс чи мінус стандартних відхилень від середнього.
Імовірність накопичення значень до дорівнює .
Імовірність накопичення, що , дорівнює
3. Розрахуйте кумулятивну ймовірність між 37 000 та 29 300
Щоб знайти кумулятивну ймовірність області між двома z-балами, відніміть меншу кумулятивну ймовірність (все ліворуч від ) від більшої кумулятивної ймовірності (все ліворуч від ):
Кумулятивна ймовірність того, що еквівалентна
Як ми з цим впорались?
Будь ласка, залиште відгук.Чому вчити це
Нормальний розподіл є важливим, оскільки ми часто зустрічаємо його в природі. Припустимо, ми збираємо багато непов'язаних мір, наприклад, зріст людей, показники тиску крові або IQ. Вони будуть відповідати нормальному розподілу.
В психології ми бачимо багато нормально розподілених змінних. Наприклад, здатність до читання, інтроверсія або задоволеність роботою. У інвестиціях нормальний розподіл показує доходи від класів активів. Хоча ці розподіли лише приблизно нормальні, вони досить близькі, і ми можемо вважати їх нормальними.
Нормальний розподіл просто працює. Багато статистичних тестів покладається на нього. Більше того, ці тести працюють добре навіть тоді, коли розподіл лише приблизно нормальний. Наприклад, якщо відомі середнє значення та стандартне відхилення набору, і набір відповідає нормальному розподілу, ми легко можемо перетворити процентили в сировинні бали.
Будь-який нормальний розподіл можна стандартизувати до стандартного нормального розподілу. Таким чином, ми можемо порівняти два або більше окремих наборів даних. Використовуючи стандартний нормальний розподіл, ми можемо оцінити ймовірності подій, що включають нормальний розподіл. Таким чином, ми можемо оцінити, наскільки високим, наприклад, може вирости людина.