התפלגויות רגילות מתעוררות בכל נושא הסטטיסטיקות, ודרך אחת לבצע חישובים עם סוג זה של חלוקה הוא להשתמש בטבלת ערכים המכונה התפלגות רגילה רגילה שולחן. השתמש בטבלה זו בכדי לחשב במהירות את ההסתברות לערך שמתרחש מתחת לעקומת הפעמון של כל מערך נתונים נתון שציוני z שלו נופלים בטווח של טבלה זו.
טבלת ההפצה הרגילה הרגילה היא אוסף של אזורים מה- תפוצה רגילה רגילה, הידוע יותר כעקומת פעמון, המספקת את האזור שנמצא תחת עקומת הפעמון ומשמאל לנתון. z-ציון לייצוג הסתברות להתרחשות באוכלוסייה נתונה.
בכל עת התפלגות רגילה נעשה שימוש, ניתן להתייעץ עם טבלה כזו לביצוע חישובים חשובים. אולם על מנת להשתמש בזה כראוי לחישובים, יש להתחיל בערך הערך שלך z-הציון העגול למאה הקרובה ביותר. השלב הבא הוא למצוא את הרשומה המתאימה בטבלה על ידי קריאת העמודה הראשונה עבור מקומות העשיריות של המספר שלך ולאורך השורה העליונה של המקום המאה.
טבלת התפלגות רגילה רגילה
הטבלה הבאה מציגה את החלק של ההתפלגות הרגילה הרגילה משמאל ל z-ציון. זכור שערכי הנתונים משמאל מייצגים את העשירית הקרובה ביותר וערכים בחלק העליון מייצגים ערכים למאה הקרובה ביותר.
| ז | 0.0 | 0.01 | 0.02 | 0.03 | 0.04 | 0.05 | 0.06 | 0.07 | 0.08 | 0.09 |
| 0.0 | .500 | .504 | .508 | .512 | .516 | .520 | .524 | .528 | .532 | .536 |
| 0.1 | .540 | .544 | .548 | .552 | .556 | .560 | .564 | .568 | .571 | .575 |
| 0.2 | .580 | .583 | .587 | .591 | .595 | .599 | .603 | .606 | .610 | .614 |
| 0.3 | .618 | .622 | .626 | .630 | .633 | .637 | .641 | .644 | .648 | .652 |
| 0.4 | .655 | .659 | .663 | .666 | .670 | .674 | .677 | .681 | .684 | .688 |
| 0.5 | .692 | .695 | .699 | .702 | .705 | .709 | .712 | .716 | .719 | .722 |
| 0.6 | .726 | .729 | .732 | .736 | .740 | .742 | .745 | .749 | .752 | .755 |
| 0.7 | .758 | .761 | .764 | .767 | .770 | .773 | .776 | .779 | .782 | .785 |
| 0.8 | .788 | .791 | .794 | .797 | .800 | .802 | .805 | .808 | .811 | .813 |
| 0.9 | .816 | .819 | .821 | .824 | .826 | .829 | .832 | .834 | .837 | .839 |
| 1.0 | .841 | .844 | .846 | .849 | .851 | .853 | .855 | .858 | .850 | .862 |
| 1.1 | .864 | .867 | .869 | .871 | .873 | .875 | .877 | .879 | .881 | .883 |
| 1.2 | .885 | .887 | .889 | .891 | .893 | .894 | .896 | .898 | .900 | .902 |
| 1.3 | .903 | .905 | .907 | .908 | .910 | .912 | .913 | .915 | .916 | .918 |
| 1.4 | .919 | .921 | .922 | .924 | .925 | .927 | .928 | .929 | .931 | .932 |
| 1.5 | .933 | .935 | .936 | .937 | .938 | .939 | .941 | .942 | .943 | .944 |
| 1.6 | .945 | .946 | .947 | .948 | .950 | .951 | .952 | .953 | .954 | .955 |
| 1.7 | .955 | .956 | .957 | .958 | .959 | .960 | .961 | .962 | .963 | .963 |
| 1.8 | .964 | .965 | .966 | .966 | .967 | .968 | .969 | .969 | .970 | .971 |
| 1.9 | .971 | .972 | .973 | .973 | .974 | .974 | .975 | .976 | .976 | .977 |
| 2.0 | .977 | .978 | .978 | .979 | .979 | .980 | .980 | .981 | .981 | .982 |
| 2.1 | .982 | .983 | .983 | .983 | .984 | .984 | .985 | .985 | .985 | .986 |
| 2.2 | .986 | .986 | .987 | .987 | .988 | .988 | .988 | .988 | .989 | .989 |
| 2.3 | .989 | .990 | .990 | .990 | .990 | .991 | .991 | .991 | .991 | .992 |
| 2.4 | .992 | .992 | .992 | .993 | .993 | .993 | .993 | .993 | .993 | .994 |
| 2.5 | .994 | .994 | .994 | .994 | .995 | .995 | .995 | .995 | .995 | .995 |
| 2.6 | .995 | .996 | .996 | .996 | .996 | .996 | .996 | .996 | .996 | .996 |
| 2.7 | .997 | .997 | .997 | .997 | .997 | .997 | .997 | .997 | .997 | .997 |
שימוש בטבלה לחישוב תפוצה נורמלית
על מנת להשתמש נכון בטבלה לעיל, חשוב להבין כיצד היא מתפקדת. קח לדוגמא ציון z של 1.67. אחד יחלק את המספר הזה ל 1.6 ו- .07, המספק מספר לעשירית הקרובה ביותר (1.6) ואחד למאה הקרובה (.07).
לאחר מכן, סטטיסטיקאי יאתר 1.6 בעמודה השמאלית ואז יאתר .07 בשורה העליונה. שני ערכים אלה נפגשים בנקודה מסוימת על השולחן ומניבים את התוצאה של .953, אשר לאחר מכן ניתן לפרש כאחוז המגדיר את השטח שמתחת ל עקומת פעמון זה משמאל ל z = 1.67.
במקרה זה, ההתפלגות הרגילה היא 95.3 אחוז מכיוון ש 95.3 אחוזים מהשטח שמתחת לעקומת הפעמון נמצא משמאל לציון z של 1.67.
ציונים ופרופורציות שליליות
ניתן להשתמש בטבלה גם כדי למצוא את האזורים משמאל לשלילה ז-ציון. לשם כך, השמט את הסימן השלילי וחפש את הערך המתאים בטבלה. לאחר איתור האזור, גרע .5 כדי להתאים את העובדה ז הוא ערך שלילי. זה עובד מכיוון שטבלה זו סימטרית לגבי y-מיס.
שימוש נוסף בטבלה זו הוא להתחיל עם פרופורציה ולמצוא ציון z. לדוגמה, נוכל לבקש משתנה שהופץ באופן אקראי. איזה ציון z מציין את הנקודה של עשרת האחוזים הראשונים בהתפלגות?
תסתכל ב שולחן ולמצוא את הערך הקרוב ביותר ל 90 אחוז, או 0.9. זה מתרחש בשורה שיש לה 1.2 ובעמודה 0.08. זה אומר שעבור z = 1.28 ומעלה, יש לנו את עשרת האחוזים המובילים של התפלגות ושאר 90 האחוזים מההפצה הם מתחת ל 1.28.
לפעמים במצב זה, יתכן ונצטרך לשנות את ציון ה- z למשתנה אקראי עם התפלגות נורמלית. לשם כך נשתמש ב- נוסחה לציוני z.