Tablica N(0,1)
Wzory:
Wiadomości wstępne:
- Φ(t)=P(X≤t) – dystrybuanta rozkładu normalnego X∼N(0,1)
- Rozkład normalny jest symetryczny, czyli wygląda tak samo względem średniej – w przypadku rozkładu N(0,1) względem x = 0;
- Prawdopodobieństwo sumuje się do jedynki, tzn.
Przypadki:
1)P(X≤t) gdy t≥0
Jest to najprostszy przypadek, który możemy od razu odczytać z tablicy: P(X≤t)=Φ(t)
np. P(≤2.03)=Φ(2.03)≈0.979
2) (X≤t) gdy t<0
Sytuacja podobna do 1. tyle że dla t < 0.
Z symetryczności mamy : P(X≤t)=P(X≥−t) (oba prawdopodobieństwa zaznaczone na rysunku)
Korzystając z faktu, że prawdopodobieństwo sumuje się do jedynki mamy, że:
P(X≥−t)=1–P(X<−t)≈1–P(X≤−t)=1–Φ(−t)
P(X≤−2)=1–Φ(2)≈1–0.997=0.003
3) P(X≥t) gdy t>0
Korzystając z faktu, że prawdopodobieństwo sumuje się do jedynki mamy, że:
P(X≥t)=1–P(X<t)≈1–P(X≤t)=1–Φ(t)
np. P(X≥2.92)=1–Φ(2.92)≈1–0.998=0.02
4) P(X≥t) gdy t<0
Z symetryczności rozkładu normalnego wiemy, że:
P(X≥t)=P(X≤−t)=Φ(−t) dla t < 0
np. P(X≥−2.03)=P(X≤2.03)≈0.979
5) P(t≤X≤s)
P(t≤X≤s)=P(X≤s)–P(X<t)≈P(X≤s)–P(X≤t)=Φ(s)–Φ(t)
np. P(1.5≤X≤2.5)=Φ(2.5)–Φ(1.5)≈0.994−0.933=0.061
W przypadku 5. użyłem s i t > 0. Możemy wstawić dowolne s i t. Jeżeli któreś z nich będzie ujemne to będziemy musieli wykorzystać jeszcze inny przypadek.
Adnotacja do przypadku 5: sytuacja w tym przypadku jest bardziej subtelna. Załóżmy taką sytuację: Wychodzimy z domu i idziemy do parku(punkt s). Po drodze wstępujemy jeszcze do sklepu(punkt t). Wiem, że cała droga wynosi 300m . Natomiast z domu do sklepu mamy 200m. Wynika z tego, że ze sklepu do parku jest 100m, a obliczyliśmy to odejmując 300(droga do s) do 200(droga do t).