No.3
- 回答日時:
No.2 です。
ちなみに、#2 の「標準正規分布表」を使えば
μ±1σ
表の Z=1 の確率値を読み取って
0.158655
よって
P(-1≦Z≦1) = 2 × (0.5 - 0.158655) = 0.68269
μ±2σ
表の Z=2 の確率値を読み取って
0.02275
よって
P(-2≦Z≦2) = 2 × (0.5 - 0.02275) = 0.9545
μ±3σ
表の Z=3 の確率値を読み取って
0.00135
よって
P(-3≦Z≦3) = 2 × (0.5 - 0.00125) = 0.9975
という風に求まります。
つまり、「標準正規分布表」があれば、概ねの正規分布の様々な数値を読み取るのに十分用が足りるのです。
その意味で統計の基本中の基本です。
あなたのお使いの「統計」のテキストの巻末にも必ず載っていますよ。
No.2
- 回答日時:
標準正規分布表を使えば、「標準正規分布」は「平均が 0、標準偏差が 1」で、表は「0≦Z」の右半分の確率(面積)を表したものであることから、
「下側確率」が書かれた表であれば
μ±(x)σ ≒ 50 %:
表の中の値が「0.25」となる「Z値」を読み取れば、それが「x」に相当
μ±(x)σ ≒ 25 %:
表の中の値が「0.125」となる「Z値」を読み取れば、それが「x」に相当
ということになります。
下記の表は「上側確率」が書かれているので
μ±(x)σ ≒ 50 %:
表の中の値が「0.25」となる「Z値」を読み取れば、それが「x」に相当
→ x=0.67~0.68
μ±(x)σ ≒ 25 %:
表の中の値が「0.5 - 0.125 = 0.375」となる「Z値」を読み取れば、それが「x」に相当
→ x≒0.32
ということになります。
表の上に「どの部分の確率を記載した表か」が図示されています。
標準正規分布表
↓
https://unit.aist.go.jp/mcml/rg-orgp/uncertainty …
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