Just as in the case of the uniform

Just as in the case of the uniform distribution, we have 5 intervals. However, with a normal distribution the theoretical quantile is not the middle of the interval but rather the inverse of the normal distribution for the middle of the interval. Taking the first interval as an example, we want to know the z value such that 0.1 of the area in the normal distribution is below z. This can be computed using the Inverse Normal Calculator as shown in Figure 9. Simply set the “Shaded Area” field to the middle of the interval (0.1) and click on the “Below” button. The result is -1.28. Therefore, 10% of the distribution is below a z value of -1.28.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เพียงเป็นกรณีกระจายสม่ำเสมอ เรามีช่วงที่ 5 อย่างไรก็ตาม ด้วยการแจกแจงปกติ quantile ทฤษฎีไม่ได้ตรงกลางของช่วงแต่จะผกผันของการแจกแจงปกติในช่วงกลาง การช่วงแรกเป็นตัวอย่าง เราต้องการทราบค่า z ที่ 0.1 ของพื้นที่ในการแจกแจงปกตินี้ z นี้สามารถถูกคำนวณโดยใช้เครื่องคิดเลขปกติผกผันดังแสดงในรูปที่ 9 เพียงแค่ตั้งค่าฟิลด์ "พื้นที่สีเทา" ตรงกลางของช่วง (0.1) และคลิกที่ปุ่ม "ข้างล่าง" ผลคือ -1.28 ดังนั้น 10% ของการกระจายเป็นด้านล่างค่า z-1.28

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เช่นเดียวกับในกรณีของการกระจายชุดเรามี 5 ช่วงเวลา แต่ด้วยการแจกแจงปกติ quantile ทฤษฎีไม่ได้อยู่ตรงกลางของช่วง แต่ผกผันของการกระจายปกติสำหรับช่วงกลางของช่วงเวลา การช่วงแรกเป็นตัวอย่างที่เราต้องการทราบค่า Z ดังกล่าวที่ 0.1 ของพื้นที่ในการจัดจำหน่ายปกติอยู่ด้านล่าง Z นี้สามารถคำนวณโดยใช้เครื่องคิดเลขธรรมดาผกผันตามที่แสดงในรูปที่ 9 เพียงแค่ตั้ง "พื้นที่สีเทา" ข้อมูลที่ตรงกลางของช่วงเวลา (0.1) และคลิกที่ปุ่ม "ด้านล่าง" ผลที่ได้คือ -1.28 ดังนั้น 10% ของการกระจายจะต่ำกว่าราคาของ AZ -1.28

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เช่นเดียวกับในกรณีของการแจกแจง เราได้ 5 ช่วงเวลา อย่างไรก็ตาม ด้วยการแจกแจงปกติ ควอนไทล์เชิงทฤษฎี ไม่ใช่ตรงกลางของช่วงแต่ผกผันของการแจกแจงปกติสำหรับตรงกลางของช่วง ถ่ายช่วงเวลาแรกเป็นตัวอย่าง เราต้องการทราบค่า z ที่ 0.1 ของพื้นที่ในการกระจายปกติอยู่ด้านล่างปุ่มนี้สามารถคำนวณโดยใช้เครื่องคิดเลขปกติผกผันดังแสดงในรูปที่ 9 เพียงแค่ตั้งค่า " พื้นที่สีเทา " สนามกลางของช่วงเวลา ( 0.1 ) และคลิก " ด้านล่าง " ปุ่ม ผลที่ได้คือ -1.28 . ดังนั้น , 10% ของการกระจายอยู่ด้านล่างค่า z -
1.28