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Z 변환

Z 변환 - Microsoft Excel 튜토리얼

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Z 점수는 유용한 도구입니다. 각 데이터 포인트와 평균 사이의 거리를 측정하는 데 도움을 줘요. Exercise File 03_06_Begin을 열었어요. 10명의 체중에 대한 데이터세트입니다. 이 데이터세트의 평균은 162.6이고 표준편차는 35.0입니다. 마지막 데이터 포인트의 Z 점수는 1.98입니다. 이 데이터 포인트의 표준편차는 평균보다 높은 1.98입니다. 이제 한 단계 더 가볼까요? 먼저 이 모집단에서 남성의 체중이 정규분포를 따른다고 가정할게요. 이것을 알면 이제 이 질문에 답할 수 있어요. 체중이 235lbs 이상인 남성의 비율은? 이에 답하려면 두 가지가 필요합니다. 첫째, 232lbs의 Z 점수는 1.98입니다. 둘째, 정규분포표가 필요합니다. 이 정규분포표에서 1.98을 찾습니다. 어떻게 찾을 수 있을까요? 차트로 이동한 다음 왼쪽을 따라 1.98을 찾습니다. 그런 다음 상단을 따라 0.08을 찾을 수 있습니다. 두 값의 교차점인 1.9와 .08에서 .9761을 찾습니다. 이게 무슨 뜻일까요? 우리 평균과 표준편차에 따르면 전체 남성의 97.61%가 232lbs 이하입니다. 따라서 2.39%만이 232lbs를 초과합니다. Z 변환으로 다른 질문에 답해 볼까요? 이 모집단에서 한 남자의 체중이 140lbs에서 190lbs 사이일 확률은 얼마일까요? 이제 Z 점수가 2개 필요합니다. 첫째, 190lbs에 대한 Z-점수입니다. 숫자를 공식에 대입하면 Z 점수가 0.78이 됩니다. 차트상 0.78에 대한 Z 점수는 .7823 또는 78.23%이죠. 이제 140lbs에 대한 Z 점수입니다. 수식에 숫자를 대입하면 Z 점수는 -0.65입니다. 이 차트에서 이를 어떻게 찾을 수 있나요? 이 음수 값에 대해 양수 0.65를 찾습니다. 차트로 Z 점수 0.65의 값이 0.7422임을 알 수 있죠. 정규 분포 그래프는 대칭이므로 평균에서 0.65 표준편차는 양의 방향과 음의 방향 양쪽 모두에서 동일하다고 가정할 수 있어요. 따라서 우리가 평균의 왼쪽에…

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