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1 2 π ∫ − n n e − u 2 2 d u , >>\int _^e^>>>du\end>,> Pr ( μ − 1 σ ≤ X ≤ μ + 1 σ ) = 1 2 π ∫ − 1 1 e − u 2 2 d u ≈ 0.6827 Pr ( μ − 2 σ ≤ X ≤ μ + 2 σ ) = 1 2 π ∫ − 2 2 e − u 2 2 d u ≈ 0.9545 Pr ( μ − 3 σ ≤ X ≤ μ + 3 σ ) = 1 2 π ∫ − 3 3 e − u 2 2 d u ≈ 0.9973. &\Pr(\mu -1\sigma \leq X\leq \mu +1\sigma )=>>\int _^e^>>>du\approx 0.6827\\&\Pr(\mu -2\sigma \leq X\leq \mu +2\sigma )=>>\int _^e^>>>du\approx 0.9545\\&\Pr(\mu -3\sigma \leq X\leq \mu +3\sigma )=>>\int _^e^>>>du\approx 0.9973.\end>> Diagram showing the cumulative distribution function for the normal distribution with mean ( μ ) 0 and variance ( σ 2 ) 1. For example, Φ (2) ≈ 0.9772 , or Pr( X ≤ μ + 2 σ ) ≈ 0.9772 , corresponding to a prediction interval of (1 − (1 − 0.97725)·2) = 0.9545 = 95.45% . This is not a symmetrical interval – this is merely the probability that an observation is less than μ + 2 σ . To compute the probability that an observation is within two standard deviations of the mean (small differences due to rounding): This is related to confidence interval as used in statistics: X ¯ ± 2 σ n >\pm 2>>> is approximately a 95% confidence interval when X ¯ >> is the average of a sample of size n . Main article: Normality test. To pass from a sample to a number of standard deviations, one first computes the deviation, either the error or residual depending on whether one knows the population mean or only estimates it. The next step is standardizing (dividing by the population standard deviation), if the population parameters are known, or studentizing (dividing by an estimate of the standard deviation), if the parameters are unknown and only estimated. 1xbet ua.
Probabilités – Analyse des Données et Statistiques . Paris: Éditions Technip.
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