Statystyka 4.1. Rozkład normalny standaryzowany

[@malgorzatanowakKUL]

Dziękuję za wskazanie pomyłek: Pan @kuba7579 zauważył, że obszar między 1 a 2 odchyleniami jest 13,5% (a nie 17,5%), natomiast @Weronika2034 wskazała 1 - 0,9554 = 0.0446. (czas 9:00)

[@kuba5979]

Dzień dobry, dla dwóch odchyleń standardowych obszar wynosi ok. 95%, czyli obszar pomiędzy 1 odchyleniem a 2 odchyleniami powinien być ok. 13,5% zamiast 17,5%. PS super wyjaśniony materiał : )

[@malgorzatanowakKUL]

Racja, dziękuję za tę uwagę. :)

[@tekborg8669]

dziękuje Pani za tłumaczenie tych zagadnień :)

[@malgorzatanowakKUL]

Cieszę się, że fimiki się przydają. :)

[@bogdanfibiger]

@@malgorzatanowakKUL Świetna ,miła Pani. Bardzo ładnie prowadzi temat.Całuję rączkę w podziękowaniu)

[@weronika2034]

Dzień dobry, czy w 9 minucie filmu w trzecim przykładzie nie powinno być wyniku 0,0446, skoro odejmujemy od 1?

[@powersroyale837]

Genialne

[@mari_x2671]

Jak zrobić zadanie, gdzie jest wartość bezwzględna? Mam przykład P(|x-1|>1) gdzie N(3,5)

[@malgorzatanowakKUL]

Najpierw, co znaczy |x-1|>1? To oznacza x12 (to mogło być w szkole). A więc będziemy mieć dwa obszary pod krzywą normalna do zsumowania. Stadaryzujemy te wartości, i tak, należy znaleźć pola pod krzywą normalną dla z1< (0-3)/5 = -0.6 oraz z2> (2 - 3)/5=-0.2. Albo, jeszcze prościej, obliczyć 1 - P(-0.6

[@mari_x2671]

@@malgorzatanowakKUL bardzo dziękuję 🥰 a jeszcze co do zmiennych skokowych, to nie wiem jak obliczyć równanie, gdzie całka oznaczona z "cxc" (u góry 4, na dole 0) = 1 i jak z tego wyliczyć c 🤔

[@malgorzatanowakKUL]

@@mari_x2671 :D Trzeba tę całkę policzyć najpierw! To może całka z cx dx? Od 0 do 4? Znajdujemy funkcję pierwotną, jesli pod całką jest cx dx, to będzie cx^2 / 2 i podstawaiamy górną granice 4 minus podstawienie dolnej czyli c4^2/2 - c0^2/2 = c16/2 - 0 = 8c = 1 stad c = 1/8

[@malgorzatanowakKUL]

@@mari_x2671 Jesli zmienna jest skokowa, to nie całkujemy, tylko sumujemy...

[@mari_x2671]

@@malgorzatanowakKUL oczywiście myślałam o ciągłej, a napisałam skokowa, dziękuję 😅

[@shotyplpl]

Ale pani jest mądra.