정규분포 계산기
X ~ N(μ, σ²)에 대해 P(X ≤ x), P(X ≥ x), P(a ≤ X ≤ b)를 계산하거나 확률 p에서 x를 역산합니다. z 점수는 정확한 분수로 유지되고, 확률은 수치 근사이며, 모든 단계가 표시됩니다.
계산 완료
확률과 전체 풀이 과정이 아래에 표시됩니다.
결과수치
확률
0.908789
값의 90.8789%
z 점수: z = 4/3정확 ≈ 1.333333수치
N(100, 15²)에서 약 90.8789%의 값이 120보다 작습니다.
그래프
단계별 풀이
- 1
z 점수로 표준화
x = 120에서 평균 μ = 100를 빼고 표준편차 σ = 15로 나눕니다. 모든 입력이 유리수이므로 z 점수는 정확한 분수입니다: z = 4/3 ≈ 1.333333.
- 2
Φ(z) 계산
Φ(z) = ½·(1 + erf(z/√2))는 초등 함수로 닫힌 형태가 없으므로 오차 함수의 수치 근사를 사용합니다: Φ(1.333333) ≈ 0.908789.
- 3
결과 해석
N(100, 15²) 분포 값의 약 90.8789%가 x = 120보다 작습니다.
- 4
결과
X ~ N(100, 15²)일 때 P(X ≤ 120) ≈ 0.908789, 즉 약 90.8789%.
정규분포에 대하여
정규분포(가우스분포)는 대표적인 종 모양 곡선으로, 평균 μ(중심)와 표준편차 σ(퍼짐)만으로 완전히 결정됩니다. 키, 시험 점수, 측정 오차 등이 근사적으로 이를 따릅니다.
모든 확률 질문은 표준화로 답합니다: z 점수 z = (x − μ)/σ는 x가 평균에서 표준편차 몇 개만큼 떨어져 있는지를 나타내고, 표준정규분포(여기서는 수치 오차함수)가 z를 확률로 바꿉니다.
경험칙: 약 68%는 평균에서 1σ 이내, 95%는 2σ 이내, 99.7%는 3σ 이내에 있습니다. z 점수는 정확한 분수로 유지되고, 확률은 소수점 아래 여러 자리까지 정확한 근사값입니다.