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[TI-nspire] 통계 - normCdf 누적분포함수, 정규분포 문제 풀이, feat. binomcdf
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- 2025.06.04 - 06:18 2015.10.13 - 15:56 3381 3
1. 정규분포
normCdf(lowBound,upBound[,μ[,σ]]) ⇒
number if lowBound and upBound are numbers, list if lowBound and upBound are lists
Computes the normal distribution probability between lowBound and upBound for the specified μ (default=0) and σ (default=1).
For P(X ≤ upBound), set lowBound = -9E999.
문제 출처 : http://math7.tistory.com/49
1. 평균 800, 표준편차 40 정규분포 
x≤750 일 확률?
normCdf(−∞,750,800,40)
= normCdf(−∞,−1.25,0,1) = normCdf(−∞,−1.25)
= 0.10564983896266
2. 평균 11, 분산 16 정규분포 20 ≤ x 일 확률?
normCdf(20,∞,11,√(16))
= normCdf(2.25,∞,0,1) = normCdf(2.25,∞)
= 0.012224433401682
3. 평균 70, 표준편차 8 정규분포 80 ≤ x ≤ 90 학생의 비율?
normCdf(80,90,70,8)
= normCdf(1.25,2.5,0,1) = normCdf(1.25,2.5)
= 0.099440159109161
※ 표준화 하지 않아도, 계산기로 즉시 결과를 구할 수 있다.
표준화하는 이유는 표준화되지 않은 확률밀도함수를 매번 적분하기가 까다로워서인데, 계산기는 매번 적분하는데 큰 무리가 없기 때문에 굳이 표준화하는 수고를 거칠 필요가 없음. (맞나?)
2. 이항분포 vs 정규분포
문제 출처 : http://suhak.tistory.com/110
1. 검은 공 1 + 흰 공 3 인 주머니에서 공을 꺼내보고 다시 넣는다. 192회 시행시 검은 공이 48번 이상 60번 이하 나올 확률은?
└ 
정규분포와 이항분포는 가까울 뿐, 똑같지는 않다!
2. 주사위 450회 던질 때 3의 배수가 나온 횟수가 130회 이상 170회 이하일 확률?
3. 주의
normCDF() 계산 결과값에 오차가 조금 있는 듯 합니다.
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참고 : 라플라스 해법 1- 문제풀이의 개요 [출처] 라플라스 해법 1- 문제풀이의 개요|작성자 공학 엔지니어 지망생 https://blog.naver.com/hgengineer/220380176222 2026 01.01 3×3 이상인 행렬의 행렬식 determinant https://allcalc.org/50536 2025 12.30 답에 이상한 숫자 14.2857142857가 들어간 것은 조건식에 소숫점(.) 이 들어가 있기 때문에 발생한 현상이구요. 100÷7 = 14.285714285714285714285714285714 소숫점 없이 분수로 식이 주어졌을 때와 결과적으로는 동일합니다. 2025 12.30 그럼 해가 무한히 많은지 아닌지 어떻게 아느냐? 고등학교 수학 교과과정에 나오는 행렬의 판별식(d, determinant)을 이용하면 알 수 있습니다. ㄴ 고교과정에서는 2x2 행렬만 다루던가요? 연립방정식의 계수들로 행렬을 만들고 그 행렬식(determinant)을 계산하여야 합니다. 행렬식이 d≠0 이면 유일한 해가 존재하고, d=0 이면 해가 없거나 무수히 많습니다. * 정상적인 경우 (`2y + 8z = 115`)의 계수 행렬: 1 | 1 1 0 | 2 | 1 0 -3.5 | 3 | 0 2 8 | 행렬식 값 = 1(0 - (-7)) - 1(8 - 0) = 7 - 8 = -1 (0이 아니므로 유일한 해 존재) * 문제가 된 경우 (`2y + 7z = 100`)의 계수 행렬: 1 | 1 1 0 | 2 | 1 0 -3.5 | 3 | 0 2 7 | 행렬식 값 = 1(0 - (-7)) - 1(7 - 0) = 7 - 7 = 0 (0이므로 유일한 해가 존재하지 않음) 2025 12.30 좀 더 수학적으로 말씀드리면 (AI Gemini 참고) 수학적 핵심 원리: 선형 독립성(Linear Independence) 3원 1차 연립방정식에서 미지수 x, y, z에 대한 단 하나의 해(a unique solution)가 존재하기 위한 필수 조건은 '주어진 세 개의 방정식이 서로 선형 독립(linearly independent) 관계에 있어야 한다'는 것입니다. * 선형 독립 (Linearly Independent): 어떤 방정식도 다른 방정식들의 조합(상수배를 더하거나 빼는 등)으로 만들어질 수 없는 상태입니다. 기하학적으로 이는 3개의 평면(각 방정식은 3D 공간의 평면을 나타냄)이 단 한 개의 점(해)에서 만나는 것을 의미합니다. * 선형 종속 (Linearly Dependent): 하나 이상의 방정식이 다른 방정식들의 조합으로 표현될 수 있는 상태입니다. 이 경우, 새로운 정보를 제공하지 못하는 '잉여' 방정식이 존재하는 것입니다. 기하학적으로 이는 3개의 평면이 하나의 선에서 만나거나(무수히 많은 해), 완전히 겹치거나, 혹은 평행하여 만나지 않는(해가 없음) 상태를 의미합니다. 질문자님의 사례는 '선형 종속'이 되어 무수히 많은 해가 발생하는 경우입니다. 2025 12.30