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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 3093 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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세상의모든계산기 님의 최근 댓글
예시11) 선형 연립방정식에서 답이 false 로 나올 때 https://allcalc.org/55823 2025 10.22 approx(참 해) 값이 이상하게 튀는 것 같아서 AI를 이용해 (python 으로) 구해보았습니다. * python 의 유효자릿수가 nspire 의 유효자릿수(14자리~15자리)보다 더 길기 때문에 시도하였습니다. ** 원래는 wolfram alpha 로 구해보려고 했는데, 울프람에서는 수식 길이가 너무 길다고 거부하는 바람에 포기하였습니다. 그 결과, AI approx(참 해) 값은 정상 범주에 포함되었고, 이는 solve()로 구한 대부분의 결과값과 유사하였습니다. 그럼 nspire 의 approx(참 해)는 왜 튀었나? 참 해에 더하기,빼기,곱하기,나누기 가 너무 많이 포함되어 있다보니, 모두 계산하고 나면 오차가 누적&증폭되어 버리는 것 같습니다. 그래서 오히려 solve의 numeric 한 접근보다도 더 큰 오차가 발생한 듯 하고, 그래서 적절한 해의 x 구간을 벗어나버린 듯 합니다. 그것이 처음의 solve 에서 false 를 이끌어낸 주 원인이 아니었을까요? (추정) 2025 10.21 그래프로 확인 그래프 함수로 지정하고, 매우 좁은 구간으로 그래프를 확대해 보면 불연속적인 그래프 모습이 확인됩니다. 이것은 한계 digits(15자리) 이상을 처리하지 못하기 때문일 것이구요. 다만 특이한 점은, 그래프상으로 교점에 해당하는 구간이 73.049507058477≤x≤73.049507058484 사이로 나오는데 -> 이 구간은 'solve에서 여러 방법으로 직접 구해진 해들'은 포함되는 구간입니다. -> 하지만, '참값인 해를 계산기로 구한 appprox 값 x=73.049507058547'은 포함되지 않는 구간입니다. 2025 10.21 tns 파일 첨부 sol_num_vs_exact.tns 2025 10.21 검증하면 1번 식을 x에 대해 정리하고, → 그 x 값을 2번 식에 대입해 넣으면 → 그 결과로 x는 사라지고 y에 대한 식이 되니, y에 대해 정리하면 참값 y를 얻음. 얻은 y의 참값을 처음 x에 대해 정리한 1번식에 대입하면 참 값 x를 얻음. 구해진 참값의 근사값을 구하면 x=73.049507058547 and y=23.747548955927 참 값을 approx() 로 변환한 근사값은 원래 방정식 모두를 만족할 수 없지만, linsolve() 로 찾은 근사값과, AI로 참 값을 근사변환한 값은 원래 방정식 모두를 만족할 수 있습니다. 2025 10.21