Calcolatore di distribuzione normale
Probabilità
0.908789
90.8789% dei valori
Circa il 90.8789% dei valori è inferiore a 120 per N(100, 15²).
Soluzione passo per passo
- 1
Standardizzare a punto z
Sottrai la media μ = 100 da x = 120 e dividi per la deviazione standard σ = 15. Tutti gli ingressi sono razionali, quindi il punto z è una frazione esatta: z = 4/3 ≈ 1.333333.
- 2
Valutare Φ(z)
Φ(z) = ½·(1 + erf(z/√2)) non ha forma chiusa con funzioni elementari, quindi si usa un'approssimazione numerica della funzione errore: Φ(1.333333) ≈ 0.908789.
- 3
Interpretare il risultato
Circa il 90.8789% dei valori di una distribuzione N(100, 15²) è inferiore a x = 120.
- 4
Risultato
P(X ≤ 120) ≈ 0.908789, cioè circa il 90.8789%, per X ~ N(100, 15²).
Sulla distribuzione normale
La distribuzione normale (gaussiana) è la classica curva a campana, completamente descritta dalla media μ (il centro) e dalla deviazione standard σ (la dispersione). Altezze, punteggi dei test ed errori di misura la seguono approssimativamente.
Ogni domanda di probabilità si risponde standardizzando: il punteggio z = (x − μ)/σ misura quante deviazioni standard x dista dalla media, e la normale standard (qui: una funzione di errore numerica) trasforma z in una probabilità.
Regola empirica: circa il 68% dei valori sta entro 1σ dalla media, il 95% entro 2σ e il 99.7% entro 3σ. I punteggi z restano frazioni esatte; le probabilità sono approssimazioni numeriche accurate a molte cifre decimali.