Formule Score Z dans la distribution normale

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Le score Z dans la distribution normale est le rapport numérique associé à la distribution normale qui donne la dépendance d'une valeur individuelle avec la moyenne et l'écart type de la distribution. Vérifiez FAQs
Z=A-μσ
Z - Score Z dans la distribution normale?A - Valeur individuelle dans la distribution normale?μ - Moyenne en distribution normale?σ - Écart type dans la distribution normale?

Exemple Score Z dans la distribution normale

Avec des valeurs
Avec unités
Seul exemple

Voici à quoi ressemble l'équation Score Z dans la distribution normale avec des valeurs.

Voici à quoi ressemble l'équation Score Z dans la distribution normale avec unités.

Voici à quoi ressemble l'équation Score Z dans la distribution normale.

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Score Z dans la distribution normale Solution

Suivez notre solution étape par étape pour savoir comment calculer Score Z dans la distribution normale ?

Premier pas Considérez la formule
Z=A-μσ
L'étape suivante Valeurs de remplacement des variables
Z=12-82
L'étape suivante Préparez-vous à évaluer
Z=12-82
Dernière étape Évaluer
Z=2

Score Z dans la distribution normale Formule Éléments

Variables
Score Z dans la distribution normale
Le score Z dans la distribution normale est le rapport numérique associé à la distribution normale qui donne la dépendance d'une valeur individuelle avec la moyenne et l'écart type de la distribution.
Symbole: Z
La mesure: NAUnité: Unitless
Note: La valeur doit être supérieure à 0.
Valeur individuelle dans la distribution normale
La valeur individuelle dans la distribution normale est la valeur d'une observation individuelle de la variable aléatoire associée à un échantillon ou à une population suivant une distribution normale.
Symbole: A
La mesure: NAUnité: Unitless
Note: La valeur peut être positive ou négative.
Moyenne en distribution normale
La moyenne dans la distribution normale est la moyenne des valeurs individuelles dans les données statistiques données qui suit la distribution normale.
Symbole: μ
La mesure: NAUnité: Unitless
Note: La valeur peut être positive ou négative.
Écart type dans la distribution normale
L'écart type dans la distribution normale est la racine carrée de l'espérance de l'écart au carré de la distribution normale donnée à la suite des données de sa moyenne de population ou de sa moyenne d'échantillon.
Symbole: σ
La mesure: NAUnité: Unitless
Note: La valeur doit être supérieure à 0.

Autres formules dans la catégorie Distribution normale

​va Distribution de probabilité normale
PNormal=1σNormal2πe(-12)(x-μNormalσNormal)2

Comment évaluer Score Z dans la distribution normale ?

L'évaluateur Score Z dans la distribution normale utilise Z Score in Normal Distribution = (Valeur individuelle dans la distribution normale-Moyenne en distribution normale)/Écart type dans la distribution normale pour évaluer Score Z dans la distribution normale, La formule du score Z dans la distribution normale est définie comme le rapport numérique associé à la distribution normale qui donne la dépendance d'une valeur individuelle avec la moyenne et l'écart type de la distribution. Score Z dans la distribution normale est désigné par le symbole Z.

Comment évaluer Score Z dans la distribution normale à l'aide de cet évaluateur en ligne ? Pour utiliser cet évaluateur en ligne pour Score Z dans la distribution normale, saisissez Valeur individuelle dans la distribution normale (A), Moyenne en distribution normale (μ) & Écart type dans la distribution normale (σ) et appuyez sur le bouton Calculer.

FAQs sur Score Z dans la distribution normale

Quelle est la formule pour trouver Score Z dans la distribution normale ?
La formule de Score Z dans la distribution normale est exprimée sous la forme Z Score in Normal Distribution = (Valeur individuelle dans la distribution normale-Moyenne en distribution normale)/Écart type dans la distribution normale. Voici un exemple : 2 = (12-8)/2.
Comment calculer Score Z dans la distribution normale ?
Avec Valeur individuelle dans la distribution normale (A), Moyenne en distribution normale (μ) & Écart type dans la distribution normale (σ), nous pouvons trouver Score Z dans la distribution normale en utilisant la formule - Z Score in Normal Distribution = (Valeur individuelle dans la distribution normale-Moyenne en distribution normale)/Écart type dans la distribution normale.
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