Z-Skoru Olasılık Hesaplama

Herhangi bir z-skorunu anında olasılığa dönüştürün.

Nasıl hesaplanır?

Hesaplayıcı, z-skorunuzun solunda kalan standart normal eğri (ortalama 0, standart sapma 1) altındaki alanı verir: Φ(z) = P(Z ≤ z). Sağ kuyruk geri kalan kısımdır: 1 − Φ(z). Tam bir fonksiyon çağırmaz; normal eğrinin bilinen bir polinom yaklaşımını hesaplar, bu yaklaşım on milyonda birkaç birim hassasiyetindedir, sonra sonuçları iki ondalıklı yüzde olarak gösterir. Negatif z için Φ(|z|) hesaplanıp tersine çevrilir: Φ(−z) = 1 − Φ(z). z = 0 için sonuç %50'dir. Çok büyük |z| değerleri %100,00 ve %0,00 olarak yuvarlanır. Yalnızca tek bir z girilir ve araç yalnızca tek yönlü alanlar verir; iki yönlü p-değeri için küçük kuyruğu kendiniz ikiye katlayın.

Örnek hesaplama

z = 1,5 olsun; yani değer ortalamanın 1,5 standart sapma üstünde. Standart normal eğri altında 1,5'in solundaki alan 0,9332'dir; bu yüzden kümülatif olasılık 93,32% olur. Sağ kuyruk 1 − 0,9332 = 0,0668 ve ekranda 6,68% görünür. Yani normal bir dağılımdaki değerlerin yaklaşık 93'ü bu noktanın altında, yaklaşık 7'si üstündedir. z = −1,5 için iki sayı yer değiştirir: kümülatif 6,68%, sağ kuyruk 93,32%.

Bu örneği dene →

Sık yapılan hatalar

  • Kümülatif değeri p-değeri sanmak. z = 1,96 için 97,50% soldaki alandır; tek yönlü p-değeri sağ kuyruk olan 2,50%'dir, iki yönlü p-değeri ise bunun iki katı olan 5%'tir.
  • z-skoru yerine ham puan ya da yüzde girmek. Önce z = (x − ortalama) ÷ standart sapma ile dönüştürün.
  • İşareti unutmak. Negatif z küçük bir kümülatif olasılık ve büyük bir sağ kuyruk verir; pozitif durumun ayna görüntüsüdür.
  • Sonucu yaklaşık normal olmayan verilerde kullanmak. Dönüşüm çan biçimli bir dağılım varsayar; çok çarpık verilerde yüzdelik dilim yanlış çıkar.
  • Uç z değerlerinde kesin sonuç beklemek. |z| yaklaşık 4'ten itibaren iki yüzde 0,00% ve 100,00% görünür; araç kuyruk olasılığının gerçekte ne kadar küçük olduğunu söyleyemez.

Bu hesaplama hakkında

Z-skoru, bir değerin normal dağılımın ortalamasından kaç standart sapma uzakta olduğunu gösterir; bu z-skorunu bir olasılığa çevirmek için standart normal eğrinin kümülatif dağılım fonksiyonu (CDF) gerekir — normal yoğunluk fonksiyonunun temel bir ters türevi olmadığından, matematiksel olarak hata fonksiyonu (erf) kullanılarak ifade edilen, o z-skorunun solunda kalan çan eğrisi altındaki alan. Bu hesaplayıcı kümülatif olasılığı erf’yi doğrudan hesaplamak yerine normal CDF’nin standart bir polinom yaklaşımıyla (gösterilen iki ondalığın çok ötesinde doğrulukla) hesaplar ve hem bu kümülatif olasılığı hem de onun tamamlayıcısı olan sağ kuyruk alanını verir.

Bu dönüşüm, çıkarımsal istatistiğin tam merkezinde yer alır: araştırmacılar bir test istatistiğini z-skoruna, ardından bir sonucun istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığına karar vermek için p-değerine çevirir; kalite kontrol mühendisleri altı sigma süreç yeterlilik analizinde hata oranlarını tahmin etmek için bunu kullanır; standart test puanlayıcıları ise ham puanları bir norm grubuna göre yüzdelik dilimlere çevirmek için bu dönüşümden yararlanır. Normal dağılımın varsayıldığı her yerde, z-skorundan olasılığa dönüşüm, ham bir ölçümle anlamlı bir olasılık arasındaki köprüdür.

Bu faydalı oldu mu?

En fazla 3 tepki seçebilirsiniz.

Yorumlar (0)

  • İlk yorumu siz yazın.

Popüler hesaplayıcılar

Tüm Hesaplayıcılar