Использование стандартной таблицы нормального распределения

Нормальные распределения возникают по всему предмету статистики, и один из способов выполнения расчетов с этим типом распределения является использование таблицы значений, известных как стандартное нормальное распределение стол. Используйте эту таблицу, чтобы быстро вычислить вероятность появления значения ниже кривой колокола любого данного набора данных, z-значения которого попадают в диапазон этой таблицы.

Стандартная таблица нормального распределения представляет собой компиляцию областей из стандартное нормальное распределение, более известный как кривая колокола, которая обеспечивает область области, расположенной под кривой колокола и слева от данного z-оценка для представления вероятности возникновения в данной популяции.

В любое время нормальное распределение используется таблица, такая как эта, может быть использована для выполнения важных расчетов. Однако, чтобы правильно использовать это для расчетов, нужно начинать со значения вашего z-оценка округляется до ближайшей сотой. Следующий шаг - найти соответствующую запись в таблице, прочитав первый столбец для десятых и десятых мест вашего номера и вдоль верхнего ряда для сотого места.

instagram viewer

Стандартная таблица нормального распределения

В следующей таблице приведена доля стандартного нормального распределения слева от z-Гол. Помните, что значения данных слева представляют ближайшие десятые, а значения сверху представляют значения с точностью до сотых.

Z 0.0 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09
0.0 .500 .504 .508 .512 .516 .520 .524 .528 .532 .536
0.1 .540 .544 .548 .552 .556 .560 .564 .568 .571 .575
0.2 .580 .583 .587 .591 .595 .599 .603 .606 .610 .614
0.3 .618 .622 .626 .630 .633 .637 .641 .644 .648 .652
0.4 .655 .659 .663 .666 .670 .674 .677 .681 .684 .688
0.5 .692 .695 .699 .702 .705 .709 .712 .716 .719 .722
0.6 .726 .729 .732 .736 .740 .742 .745 .749 .752 .755
0.7 .758 .761 .764 .767 .770 .773 .776 .779 .782 .785
0.8 .788 .791 .794 .797 .800 .802 .805 .808 .811 .813
0.9 .816 .819 .821 .824 .826 .829 .832 .834 .837 .839
1.0 .841 .844 .846 .849 .851 .853 .855 .858 .850 .862
1.1 .864 .867 .869 .871 .873 .875 .877 .879 .881 .883
1.2 .885 .887 .889 .891 .893 .894 .896 .898 .900 .902
1.3 .903 .905 .907 .908 .910 .912 .913 .915 .916 .918
1.4 .919 .921 .922 .924 .925 .927 .928 .929 .931 .932
1.5 .933 .935 .936 .937 .938 .939 .941 .942 .943 .944
1.6 .945 .946 .947 .948 .950 .951 .952 .953 .954 .955
1.7 .955 .956 .957 .958 .959 .960 .961 .962 .963 .963
1.8 .964 .965 .966 .966 .967 .968 .969 .969 .970 .971
1.9 .971 .972 .973 .973 .974 .974 .975 .976 .976 .977
2.0 .977 .978 .978 .979 .979 .980 .980 .981 .981 .982
2.1 .982 .983 .983 .983 .984 .984 .985 .985 .985 .986
2.2 .986 .986 .987 .987 .988 .988 .988 .988 .989 .989
2.3 .989 .990 .990 .990 .990 .991 .991 .991 .991 .992
2.4 .992 .992 .992 .993 .993 .993 .993 .993 .993 .994
2.5 .994 .994 .994 .994 .995 .995 .995 .995 .995 .995
2.6 .995 .996 .996 .996 .996 .996 .996 .996 .996 .996
2.7 .997 .997 .997 .997 .997 .997 .997 .997 .997 .997

Использование таблицы для расчета нормального распределения

Чтобы правильно использовать приведенную выше таблицу, важно понять, как она работает. Взять, к примеру, z-показатель 1,67. Можно разделить это число на 1.6 и .07, что дает число с точностью до десятой (1.6) и одно до ближайшей сотой (.07).

Затем статистик должен найти 1.6 в левом столбце, а затем .07 в верхнем ряду. Эти два значения встречаются в одной точке таблицы и дают результат .953, который затем можно интерпретировать как процент, который определяет площадь под кривая колокола то есть слева от z = 1,67.

В этом случае нормальное распределение составляет 95,3 процента, потому что 95,3 процента площади ниже кривой колокола находится слева от z-показателя 1,67.

Отрицательные z-баллы и пропорции

Таблица также может быть использована для поиска областей слева от отрицательного Z-Гол. Для этого отбросьте отрицательный знак и найдите соответствующую запись в таблице. После определения площади вычтите .5, чтобы скорректировать тот факт, что Z является отрицательным значением. Это работает, потому что эта таблица симметрична относительно Y-ось.

Другое использование этой таблицы - начать с пропорции и найти z-показатель. Например, мы можем запросить случайно распределенную переменную. Какой z-показатель обозначает точку из первых десяти процентов распределения?

Посмотри в стол и найдите значение, которое ближе всего к 90 процентам, или 0,9. Это происходит в строке с 1.2 и в колонке 0.08. Это означает, что для z = 1,28 или более, у нас есть десять первых процентов распределения, а остальные 90 процентов распределения ниже 1,28.

Иногда в этой ситуации нам может потребоваться изменить z-показатель на случайную величину с нормальным распределением. Для этого мы бы использовали формула для z-показателей.

instagram story viewer