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11/10/19 09:32
1.
1) Z=(98.0%-53.4%)/23.4%=1.905...(약 1.905) 2) Z=1.91이라 볼때 Z<1.91일 확률이 0.9719므로 0.9719-0.5=0.4719 3) Z=(41.9%-53.4%)/23.4%=-0.491...(약 0.491) Z>-0.491일 확률 = Z<0.491일 확률 = 0.6879 4) Z(서울) = 1.91, Z(부산) = (85.3%->53.4%)/23.4% =1.363.. = 약 1.36 Z(서울) < 1.91일 확률 = 0.9719, Z(부산) < 1.36일 확률 = 0.9131 서울과 부산사이일 확률 = 0.9719-0.9131 = 0.0588 2. Z = (550-700) = -1.5 하위 % 라는건 즉, 550점 밑에 몇%나 있냐는 뜻이고, 이는 550점보다 낮을 확률, 즉 Z<-1.5 일 확률을 말하는 것입니다. Z<-1.5 일 확률 = Z>1.5일 확률 = 1-0.9332 = 0.0668 4년전 기억 + 재무관리에서 살짝 공부한 기억을 더듬어서 풀어봅니다
11/10/19 09:37
2번문제는 Z값 구하셨으면 다 끝이 난겁니다. 표준정규분포표에서 Z값이 1.5일때의 값이 얼만지 찾으시면 될 거 같구요
Z값이 음수가 나온다는건 평균보다 아래에 있다는 뜻이 됩니다 표준정규분포에서 정 중앙 Z값은 0 이니까요 정확친 않지만 고등학교 시절 확률 통계를 매우 좋아라 했던 입장에서 기억을 더듬어 본다면 표준정규분포는 말 그대로 통계자료들을 싹 다 표준화 시키는겁니다 정규분포에서 구했던 평균, 분산, 표준편차를 바꿔버리는 거죠 (평균, 표준편차가 각각 0, 1이었나 1, 0이었나 기억이 안나네요-_-;;;) 서로 다른 통계의 정규분포들도 각각 표준화 시키면 평균이랑 표준편차가 일괄적으로 다 같아지는 겁니다 사실 표준정규분포를 이해하자면 이항분포, 정규분포부터 차근차근 넘어오면 이해하기 한결 수월할 테지만요..... ....라고 저는 기억하고 있습니다만, 틀릴 가능성이 농후합니다 흐흐;; 제 밑으로 전공하시는 분이나 더 잘 아시는분이 댓글을 달아주실거라 믿습니다 근데 문제는 고등학교 수학 수준이면 설명이 가능해 보이긴 하네요
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