Table a: Company Law Club // Introduction to Table A

Расчет процентиля стандартного отклонения. ..

Включите JavaScript

Калькулятор процентиля стандартного отклонения и диаграмму значений z, чтобы найти показатель z. Если вы не знаете, как найти вероятности z-показателя в таблицах z, вы найдете простой в использовании калькулятор вероятности z-показателя (для нахождения вероятности правого и левого хвоста) и калькулятор z-показателя (для расчета z-показателя) сразу после столы. Вы также можете прокрутить вниз для обоих калькуляторов на этой странице.

Найдите значения справа от среднего в этой z-таблице. Записи таблицы для z представляют площадь под кривой нормального распределения слева от z. Положительные оценки в Z-таблице соответствуют значениям, превышающим среднее значение.

Если вам нужно быстро рассчитать вероятность z-показателя для определенного z-показателя с заданным уровнем вероятности, воспользуйтесь калькулятором вероятности z-показателя ниже.

​Этот калькулятор поможет вам рассчитать вероятность, связанную с данным Z-показателем. Чтобы использовать этот калькулятор, выполните следующие простые действия:

1. Введите значение z-оценки в поле «Введите z-оценку».
2. Введите уровень вероятности в поле «Введите уровень вероятности».
3. Нажмите кнопку «Рассчитать».
4. Вероятность левого хвоста и вероятность правого хвоста, связанные с данным z-показателем, будут отображаться в полях «Вероятность левого хвоста» и «Вероятность правого хвоста» соответственно.

Обратите внимание, что z-показатель представляет количество стандартных отклонений точки данных от среднего значения. Вероятность левого хвоста представляет собой вероятность получения z-показателя меньше заданного z-показателя, а вероятность правого хвоста представляет вероятность получения z-показателя выше заданного z-показателя.

Введите z-показатель:

Введите уровень вероятности:

Вероятность левого хвоста:

Вероятность правого хвоста:

относится к реальной жизненной ситуации и как ее можно рассчитать с помощью z-таблицы. Представьте себе группу из 200 абитуриентов, сдавших тест по математике. Джордж был среди испытуемых и набрал 700 баллов (X) из 1000. Средний балл составил 600 (µ), а стандартное отклонение – 150 (σ). Теперь мы хотели бы знать, насколько хорошо Джордж выступал по сравнению со своими сверстниками.

Нам нужно стандартизировать его баллы (т. е. вычислить z-балл, соответствующий его фактическому баллу за тест) и использовать z-таблицу, чтобы определить, насколько хорошо он справился с тестом по сравнению с его сверстниками. Чтобы получить z-показатель, нам нужно использовать следующую формулу:

Следовательно: Z-показатель = (700-600) / 150 = 0,67

тест нам нужно определить процент его сверстников, которые идут более высокие и более низкие баллы. Вот где пригодится z-таблица (то есть стандартная таблица нормального распределения). Если вы заметили, что есть две z-таблицы с отрицательными и положительными значениями. Если расчет z-показателя дает отрицательный стандартизованный показатель, обратитесь к 1-й таблице, а при положительном — ко 2-й таблице. Для примера Джорджа нам нужно использовать 2-ю таблицу, так как результат его теста соответствует положительному z-показателю 0,67.

Найти соответствующую вероятность довольно просто. Найдите первые две цифры по оси Y (0,6 в нашем примере). Затем перейдите к оси x, чтобы найти второе десятичное число (в данном случае 0,07). Число 0,7486. Умножьте это число на 100, чтобы получить проценты. Таким образом, 0,7486 х 100 = 74,86%. Это означает, что почти 75% учащихся набрали меньше баллов, чем Джордж, и только 25% — выше. 75% из 200 студентов составляют 150. Джордж справился лучше, чем 150 студентов.

По Z-Table.com

Средняя численность населения: Стандартное отклонение населения: Ценить:

Среднее (среднее значение) генеральной совокупности, к которой относится нестандартизированное значение.

Стандартное отклонение генеральной совокупности, к которой относится нестандартизированное значение.

Нестандартизированное необработанное значение, для которого вы хотите вычислить Z-оценку.

Z-оценка:

Z-оценка Часто задаваемые вопросы

​В: Что такое z-оценка?

A: Z-показатель — это статистическая мера, которая говорит нам, сколько стандартных отклонений точки данных от среднего значения набора данных. Z-показатель получается путем деления разницы между точкой данных и средним значением на стандартное отклонение.

В: Почему полезны z-значения?

A: Z-показатели полезны, поскольку они позволяют нам сравнивать точки данных из разных наборов данных, которые имеют разные масштабы и единицы измерения. Стандартизируя данные, мы можем проводить значимые сравнения и выявлять выбросы и экстремальные значения.

В: Как вы интерпретируете z-оценку?

A: Z-показатель, равный 0, указывает, что точка данных соответствует среднему значению. Когда z-оценка положительная, это означает, что точка данных находится выше среднего значения, а когда z-оценка отрицательна, это означает, что точка данных находится ниже среднего значения. Кроме того, величина z-оценки количественно определяет расстояние между точкой данных и средним значением с точки зрения стандартных отклонений.

В: Что такое хороший z-показатель?

A: z-показатель +/- 1,96 или выше считается статистически значимым при 5% уровне значимости (т. е. p < 0,05). Это означает, что точка данных значительно отличается от среднего значения при уровне достоверности 95%.

В: Как рассчитать z-оценку в Excel?

A: Вы можете рассчитать z-оценку в Excel, используя формулу: = (точка данных — среднее значение) / стандартное отклонение. Например, если ваша точка данных находится в ячейке A1, а среднее значение и стандартное отклонение — в ячейках B1 и C1 соответственно, формула будет выглядеть так: =(A1-B1)/C1.

В: Может ли z-значение быть отрицательным?

A: Да, z-значение может быть отрицательным, если точка данных ниже среднего. Это означает, что точка данных ниже среднего и дальше от среднего в отрицательном направлении.

В: Как вы используете z-значения для выявления выбросов?

A: Z-показатели можно использовать для выявления выбросов путем поиска точек данных, которые отличаются от среднего значения более чем на 3 стандартных отклонения. Эти точки данных считаются экстремальными значениями и могут быть связаны с ошибкой измерения или другими факторами, которые не являются репрезентативными для набора данных в целом.

В: Какова связь между z-показателями и нормальным распределением?

A: Z-показатели используются в сочетании с нормальным распределением для стандартизации и сравнения данных из разных наборов данных. Нормальное распределение — это распределение вероятностей, которое часто используется для моделирования явлений реального мира, а z-показатели позволяют преобразовать любое нормальное распределение в стандартное нормальное распределение со средним значением, равным нулю, и SD (стандартным отклонением), равным единице.

Z-оценка Примеры задач и ответов

Z-оценки — это мощный инструмент для анализа данных путем стандартизации точек данных по общей шкале. Вот некоторые распространенные задачи с подробными пояснениями:

Задача 1:

Средний рост группы студентов составляет 65 дюймов со стандартным отклонением 3 дюйма. Каков z-показатель для ученика ростом 70 дюймов?

Решение: Чтобы найти z-показатель, мы используем формулу: z = (x — среднее значение) / стандартное отклонение. Подставляя значения, получаем:

z = (70 — 65) / 3 = 1,67

Z-показатель для учащегося ростом 70 дюймов равен 1,67, что означает, что рост этого учащегося на 1,67 стандартного отклонения выше среднего роста группы.

Задача 2:

Компания имеет 100 сотрудников со средней зарплатой 50 000 долларов и стандартным отклонением 5 000 долларов. Каков z-показатель для сотрудника, который зарабатывает 60 000 долларов?

Решение: Чтобы найти z-показатель, мы используем формулу: z = (x — среднее значение) / стандартное отклонение. Подставляя значения, мы получаем: z = (60 000 — 50 000) / 5 000 = 2 Z-показатель для сотрудника, который зарабатывает 60 000 долларов, равен 2, что означает, что зарплата этого сотрудника на 2 стандартных отклонения выше средней зарплаты в компании.
 
Задача 3:

Опрос 250 человек показал, что средний доход участников составил 50 000 долларов США при стандартном отклонении 10 000 долларов США. Каков z-показатель для участника, который зарабатывает 70 000 долларов?

Решение: Чтобы найти z-показатель, мы используем формулу: z = (x — среднее значение) / стандартное отклонение. Подставляя значения, мы получаем: z = (70 000 — 50 000) / 10 000 = 2 Z-показатель для участника, который зарабатывает 70 000 долларов, равен 2, что означает, что доход этого участника на 2 стандартных отклонения выше среднего дохода группы.

Z Таблица оценки — таблица счетов Z

Понимание кредитных баллов

Пожалуйста, включите JavaScript

Понимание кредитных баллов

3/5.

Z-показатели — это распространенный статистический инструмент, используемый для сравнения точек данных в распределении. Они измеряют, сколько стандартных отклонений точки данных от среднего значения распределения. Хотя вычисление z-показателей является довольно простым процессом, их округление может быть немного сложнее. В этой статье мы обсудим концепцию округления z-показателей и необходимость этого в статистическом анализе.

Что такое округление Z-значения?

Округление Z-показателя — это процесс уменьшения рассчитанного z-показателя до заданного числа знаков после запятой. В некоторых случаях может быть необходимо округлить z-показатели для облегчения интерпретации или соблюдения рекомендаций по отчетности. Однако округление также может привести к потере точности и неправильным выводам.

Когда следует округлять Z-показатели?

Жестких правил, когда округлять z-значения, не существует. Как правило, округление более распространено при представлении z-показателей более широкой аудитории, например, в научных публикациях или деловых отчетах. В этих случаях часто рекомендуется округление до двух или трех знаков после запятой.
Допустим, вы сравниваете результаты тестов двух разных классов. Средний балл для класса А равен 75 при стандартном отклонении 10, тогда как средний балл для класса В равен 85 при стандартном отклонении 15. Вы вычисляете z-показатели для обоих классов и получаете следующие результаты:

Класс A: z = (80 — 75) / 10 = 0,5 Класс B: z = (80 — 85) / 15 = -0,33

В этом случае вы можете округлить z-значения до двух знаков после запятой, чтобы их легче интерпретировать:

Класс A: z = 0,50 Класс B: z = -0,33

Однако важно отметить, что округление z-показателей может привести к неточным выводам, если округление выполнено неправильно. Например, округление z-показателя для класса B до одного десятичного знака даст значение -0,3, что может привести к неверному выводу о том, что класс B работает лучше, чем класс A.
В общем, лучше избегать округления z- баллы, если это не необходимо для целей отчетности. Если вам нужно сравнить z-оценки, обычно лучше использовать неокругленные значения, чтобы обеспечить максимальную точность и аккуратность.

Инструменты для расчета Z-показателей

Для расчета z-показателей и определения необходимости округления можно использовать калькулятор z-показателей. Этот калькулятор позволяет вам вводить исходную оценку, среднее значение и стандартное отклонение для расчета z-оценки.

Если вам нужно определить вероятность, связанную с определенным z-показателем, вы можете использовать калькулятор вероятности z-показателя. Этот калькулятор позволяет вам ввести z-оценку, чтобы найти вероятность, связанную с этой оценкой.

Наконец, если вам нужно округлить z-показатели до определенного десятичного знака, вы можете использовать калькулятор округления. Этот калькулятор позволяет вам ввести z-значение и указать количество знаков после запятой для округления.

Округление Z-показателей может быть полезным инструментом для облегчения интерпретации z-показателей или их соответствия рекомендациям по отчетности. Однако важно соблюдать осторожность при округлении z-показателей, чтобы избежать неточностей, которые могут привести к неверным выводам. В большинстве случаев лучше всего использовать неокругленные z-показатели для максимальной точности и правильности статистического анализа.

0 комментариев

03.11.2016

1 комментарий

Обычно, когда вы проводите исследование групп людей или объектов, вы будете использовать как описательную, так и логическую статистику.​

Описательная статистика

Описательная статистика относится к анализу данных, который поможет вам описать, обобщить или показать данные таким образом, чтобы могли возникнуть некоторые закономерности. Однако вы должны знать, что вы не должны отказываться от выводов, кроме проанализированных данных. Вы должны просто описывать полученные данные.
 
Несмотря на то, что это может показаться неважным, на самом деле это играет решающую роль в процессе, поскольку позволяет визуализировать огромные данные простым и эффективным способом.
 
Представьте, что вы хотите проанализировать результаты теста 100 учащихся. Вам может быть интересно увидеть общую производительность или вам может быть интересно посмотреть на разброс или распределение их оценок.
 
Когда вы используете описательную статистику, вы должны представлять свои данные, начиная с таблицы, которая обобщает групповые данные, за которыми следуют диаграммы и графики. Наконец, в конце вы должны добавить статистический комментарий, например, обсуждение результатов.

Инференциальная статистика

Есть много случаев, когда вы хотите проанализировать конкретную группу, но просто не можете получить выборку всего населения. В отличие от предыдущего примера, вы хотели проанализировать успеваемость 100 учащихся, в данном случае вам может понадобиться измерить успеваемость всех учащихся в стране. Поскольку собрать все данные невозможно, вам необходимо выбрать меньшую выборку учащихся, которая будет представлять всех учащихся в этой стране.
 
И здесь статистика логического вывода играет решающую роль. Они относятся к методам, которые вы используете, что позволяет вам использовать выборки, чтобы делать обобщенные комментарии относительно всей совокупности. Итак, как вы понимаете, очень важно быть осторожным при выборе выборки, представляющей совокупность. Он должен быть максимально точным, иначе результаты не будут соответствовать действительности.
 
У описательной и логической статистики есть одна общая черта: обе они основаны на одних и тех же данных. Однако в то время как описательная статистика опирается только на эти конкретные данные, логическая статистика опирается на эти данные, чтобы делать общие выводы о большей совокупности.
 
Для анализа данных как описательной, так и логической статистики необходимо полагаться на некоторые функции данных. В случае описательной статистики она, как правило, опирается на некоторые классические статистические данные, такие как среднее значение, стандартное отклонение, минимум, максимум, перекос, медиана и эксцесс. В случае выводной статистики они, как правило, используют некоторые классические статистические данные, такие как показатель z, показатель t, F-отношение и другие.
 
Итак, какой из них выбрать? Возможно, вам придется использовать оба типа статистики, и ответ зависит от цели вашего исследования. Например, когда компания пытается показать, сможет ли новое лекарство помочь пациентам в будущем, в ее интересах использовать статистику, основанную на выводах. Если они решат использовать описательную статистику, они не смогут отказаться от каких-либо выводов относительно населения в целом, а просто относительно пациентов, участвовавших в исследовании.

1 комментарий

03.11.2016

1 комментарий

Показатель z, также известный как стандартный показатель, позволяет не только сравнивать два показателя из разных нормальных распределений, но и выполнять расчеты. вероятность того, что одна конкретная оценка окажется в пределах нормального распределения.
 
Показатель z, принимая во внимание стандартное отклонение (SD) группы, стандартизирует показатель по отношению к другим показателям в группе. Когда вы преобразуете необработанную оценку в z-оценку, вы получите число от 0 (среднее значение) до 1 (стандартное отклонение). По сути, вы будете определять каждый результат, который у вас есть, с точки зрения того, насколько далеко каждый из них находится от среднего значения группы.
Основные преимущества использования Z-показателей:
 
Существует два основных преимущества использования z-показателей в столь многих организациях: если сравнивать со всей группой.
 
— Сравнение. Возможность сравнивать оценки, полученные по разным шкалам, безусловно, является огромным преимуществом.
 
 
Результаты Z-показателей:
 
Когда вы смотрите на таблицу z-показателей, у вас есть три отдельные области:
 
— Площадь под кривой: просмотр этой части таблицы позволит вам увидеть различные свойства нормального распределения. Таким образом, вы сможете увидеть, сколько баллов находится под заранее установленными ограничениями, а также сможете рассчитать вероятность получения определенного балла.
 
— Площадь между средним значением и Z: эта площадь соответствует площади под кривой, то есть между средним значением и z-показателями. В этой области вы можете увидеть долю оценок, расположенных между средним значением и любым заданным z-показателем.
 
— Область за пределами Z: в этой области вы увидите долю оценок, которые превышают любую заданную z-оценку.
​
 
 
Расчет Z-показателей:
 
Самый простой способ рассчитать z-показателя – использовать калькулятор z-показателя. Однако, если вам интересно узнать, как рассчитать его вручную, вам просто нужно найти разницу между оценкой и средней оценкой, которая говорит вам, насколько далеко оценка от средней оценки, и разделить ее на стандартное отклонение. Затем вы можете использовать таблицу z-оценки, чтобы найти вероятность.
 
Нет никаких сомнений в том, что использование калькулятора z-показателей намного эффективнее и экономит время.

1 Комментарий

9/9/2015

1 Комментарий

1 Комментарий

27/27/2015

0 Комментарии

0 Комментарии

6/16/2015

00004 00003 00004

6/16/2015

00003 00004 00003 00003

6/16/2015

00003 00004 00003 00003 00004

6/16/2015

00004

00003 00004

6.