
A 回答 (2件)
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No.2
- 回答日時:
No.1 です。
#1 で使った「標準正規分布表」の有効桁数が4桁だったので、端数の誤差が出たみたいですね。
下記の「標準正規分布表」だと、有効桁数が多いですね。
この「標準正規分布表」は、#1 と逆方向の確率を表示したもので、#1の確率https://oshiete.xgoo.jp/images/v2/common/profile …を p とすると、「0.5 - p」の数値を示しています。
こちらを使うと
P(-2<Z<1) = P(-2<Z<0) + P(0≦Z<1)
= P(0<Z<2) + P(0≦Z<1)
= [0.5 - P(2≦Z)] + [0.5 - P(1≦Z)]
= 1 - [P(2≦Z) + P(1≦Z)]
となって
P(2≦Z) = 0.02275
P(1≦Z) = 0.158655
なので
P(-2<Z<1) = 1 - (0.02275 + 0.158655)
= 0.818595
≒ 0.8186
になります。
↓ 「以上の確率」タイプの標準正規分布表
https://staff.aist.go.jp/t.ihara/normsdist.html
標準正規分布表は、#1 に載せた「0~そのZ値まで」のタイプの、上記の「そのZ値以上」のタイプがあるので、適宜使い分けるなり、上記のように換算するなどして使ってください。
表の意味や「読み方」はきちんと理解してください。「標準正規分布」は今後のいろいろな分布や検定の「基本、基礎」になりますから。
No.1
- 回答日時:
標準正規分布表は、中央の 0 を軸に左右対称なので、通常は「正」の側しか書いてありません。
ただし、「左右対称」なので
P(-2<Z<1) = P(-2<Z<0) + P(0≦Z<1)
= P(0<Z<2) + P(0≦Z<1)
となり、表から
P(0<Z<2) = 0.4772
P(0≦Z<1) = 0.3413
と読み取って
P(-2<Z<1) = 0.4772 + 0.3413 = 0.8185
↓ 標準正規分布表
https://www.koka.ac.jp/morigiwa/sjs/standard_nor …
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