Яке правило для z-оцінки нормального розподілу?

Z-оцінка стандартного нормального розподілу — це стандартна оцінка, яка вказує, на скільки стандартних відхилень від середнього значення лежить окреме значення (x): Коли z-показник позитивний, значення x більше за середнє. Коли z-показник негативний, значення x менше середнього.

Хоча точки даних називаються x у нормальному розподілі, вони називаються z або z-балами в z-розподілі. Оцінка Z є стандартна оцінка, яка показує, скільки стандартних відхилень від середнього значення має індивідуальне значення (x).: позитивний z-оцінка означає, що ваше значення x більше за середнє.

Якщо Z-оцінка дорівнює 0, це означає, що оцінка дорівнює середньому значенню. Якщо оцінка більша за 0 або позитивне значення, то ця оцінка вища за середнє. І коли z-показник має значення менше 0 або від’ємне значення, це означає, що оцінка нижча за середнє.

Емпіричне правило, також відоме як правило трьох сигм, стверджує, що регулярні суми загальної суми потраплятимуть у певні z-показники. а саме 68% даних будуть знаходитися в діапазоні z-показників від -1 до 1, 95% даних будуть знаходитися в діапазоні від -2 до 2, а 99,7% – в межах від -3 до 3.

Нормалізація Z-показника Якщо значення точно дорівнює середньому з усіх значень ознаки, воно буде нормалізовано до 0. Якщо воно нижче середнього, це буде від’ємне число, а якщо вище середнього, це буде додатне число.

Розуміння Z-Score Це вказує скільки стандартних відхилень має точка даних від середнього значення розподілу. Якщо Z-оцінка дорівнює 0, це означає, що оцінка точки даних ідентична середньому балу. Z-оцінка 1,0 означатиме значення, яке є одним стандартним відхиленням від середнього.

Z-тест також перевірка гіпотези, в якій z-статистика відповідає нормальному розподілу. Z-тест найкраще використовувати для вибірок, які перевищують 30, тому що відповідно до центральної граничної теореми, коли кількість вибірок стає більшою, вибірки вважаються приблизно нормально розподіленими.