Sannolikhet - z-fördelning
z = ( x - (grekiskt m) ) / sigma
Jag ser inte poängen med att skriva om en normalfördelning - som jag tolkar som en x-axeln med olika värden tex längden på personer och en y-axel med sannolikheten för olika x-värden --> till en z-fördelning med skillnaden mellan x-värdet (tex längden på personer) och medelvärdet (tex av längden på personer) delat med standardavvikelsen (mao måttet på hur värden skiljer sig från medelvärdet).
Kan någon försöka förklara detta?
(Jag skriver som jag gör ovan för att jag kanske förstått fel - och då kan någon rätta mig samtidigt / istället för att ge ett svar på frågan i slutet :) )
Quacker skrev:z = ( x - (grekiskt m) ) / sigma
Jag ser inte poängen med att skriva om en normalfördelning - som jag tolkar som en x-axeln med olika värden tex längden på personer och en y-axel med sannolikheten för olika x-värden --> till en z-fördelning med skillnaden mellan x-värdet (tex längden på personer) och medelvärdet (tex av längden på personer) delat med standardavvikelsen (mao måttet på hur värden skiljer sig från medelvärdet).
Kan någon försöka förklara detta?
(Jag skriver som jag gör ovan för att jag kanske förstått fel - och då kan någon rätta mig samtidigt / istället för att ge ett svar på frågan i slutet :) )
Att normera en normalfördelad s.v. till N(0,1) var viktigare förr då man endast hade tabeller för N(0,1) att tillgå för att slå upp värden för N(0,1)-fördelningen. Idag, med moderna miniräknare m.m., finns ej det behovet, men det ger en god förståelse för bakomliggande teori.
Men varför behövde man skriva om - varför fanns/finns inte tabeller för en o-omskriven normalfördelning?
Quacker skrev:Men varför behövde man skriva om - varför fanns/finns inte tabeller för en o-omskriven normalfördelning?
Man skriver om så att man alltid kan använda samma tabell trots att man hade normalfördelningar med olika medelvärde och standardavvikelse från början.
Quacker skrev:Men varför behövde man skriva om - varför fanns/finns inte tabeller för en o-omskriven normalfördelning?
Det finns helt enkelt oändligt många normalfördelningar. Blir krångligt med oändligt många tabeller.
