Em quais cenários usamos tabela padronizada ou acumulativa, quando z é um número negativo ?
Em quais cenários usamos tabela padronizada ou acumulativa, quando z é um número negativo ?
A tabela padronizada e a tabela acumulada são usadas para calcular a probabilidade de um valor estar abaixo ou igual a um determinado valor. A tabela padronizada é usada quando o valor está em unidades padronizadas, enquanto a tabela acumulada é usada quando o valor está em unidades originais.
Quando z é um número negativo, a tabela padronizada é usada para calcular a probabilidade de um valor estar abaixo de z. A tabela acumulada é usada para calcular a probabilidade de um valor estar abaixo ou igual a z.
Por exemplo, se z = -1.96, a tabela padronizada será usada para calcular a probabilidade de um valor estar abaixo de z, que é 0.025. A tabela acumulada será usada para calcular a probabilidade de um valor estar abaixo ou igual a z, que é 0.975.
A tabela padronizada é mais precisa do que a tabela acumulada para calcular a probabilidade de um valor estar abaixo de z. No entanto, a tabela acumulada é mais fácil de usar.
A tabela padronizada é usada em uma variedade de aplicações, incluindo:
A tabela acumulada é usada em uma variedade de aplicações, incluindo:
Aqui estão alguns exemplos de como as tabelas padronizadas e acumuladas são usadas:
import scipy.stats as stats
# Calcula a probabilidade de um valor estar abaixo de z
z = -1.96
p_below = stats.norm.cdf(z)
print(p_below)
# 0.025
# Calcula a probabilidade de um valor estar abaixo ou igual a z
z = -1.96
p_below_or_equal = stats.norm.ppf(z)
print(p_below_or_equal)
# 0.975
Espero que tenha ajudado!
Opa, obrigado, ajudou sim!!