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1. 정규분포 

문제 출처 : http://math7.tistory.com/49

1. 평균 800, 표준편차 40 정규분포  x≤750 일 확률?

normCdf(−∞,750,800,40) 
= normCdf(−∞,−1.25,0,1) 
= 0.10564983896266

2. 평균 11, 분산 16 정규분포  20 ≤ x 일 확률?

normCdf(20,∞,11,√(16))
= normCdf(2.25,∞,0,1)
= 0.012224433401682

3. 평균 70, 표준편차 8 정규분포  80 ≤ x ≤ 90 학생의 비율?

normCdf(80,90,70,8)
= normCdf(1.25,2.5,0,1)
= 0.099440159109161

 

※ 표준화 z=X-μσ 하지 않아도, 계산기로 즉시 결과를 구할 수 있다. 

표준화하는 이유는 표준화되지 않은 확률밀도함수를 매번 적분하기가 까다로워서인데계산기는 매번 적분하는데 큰 무리가 없기 때문에 굳이 표준화하는 수고를 거칠 필요가 없음. (맞나?)

 

2. 이항분포 vs 정규분포 

문제 출처 : http://suhak.tistory.com/110

1. 검은 공 1 + 흰 공 3 인 주머니에서 공을 꺼내보고 다시 넣는다. 192회 시행시 검은 공이 48번 이상 60번 이하 나올 확률은?

bin1.png
└  정규분포와 이항분포는 가까울 뿐, 똑같지는 않다!

 

2. 주사위 450회 던질 때 3의 배수가 나온 횟수가 130회 이상 170회 이하일 확률?

bin2.png

 

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