24_BB. Prawdopodobieństwo zdarzenia w rozkładzie normalnym

Aby określić prawdopodobieństwo zdarzenia polegającego na wylosowaniu żołnierza mającego równo lub więcej niż 196 cm wzrostu należy wyznaczyć wartość z. Dla średniej =185 oraz dla odchylenia standardowego 5,127 parametr z przyjmie wartość:

 

Parametr z oznacza liczbę odchyleń standardowych od średniej rozkładu. Zatem dla wartości 196 z wynosi 2,146 odchylenia standardowego powyżej średniej. Jeśli z jest ujemne, to znaczy, że szukana wartość jest poniżej średniej rozkładu.

Tabela rozkładu normalnego dla wartości z:

Prawdopodobieństwo odczytuje się z tablicy dla parametru z rozkładu normalnego. Prawdopodobieństwo zdarzenia polegające na wylosowaniu żołnierza mającego równo lub więcej niż 196 cm wzrostu wynosi 0,0158.

Prawdopodobieństwo zdarzenia obliczone w Excelu

Prawdopodobieństwo tego zdarzenia można również obliczyć przy pomocy funkcji Excela ROZKŁAD.NORMALNY.S(z) (w wersji amerykańskiej funkcja ta nosi nazwę NORM.S.DIST)

Wstawiamy do funkcji z = 2,145504

=1-ROZKŁAD.NORMALNY.S(2,145504) = 0,0159

Obliczenia w Minitab

Prawdopodobieństwo zdarzenia w rozkładzie normalnym można również obliczyć używając programu MiniTab.

Prawdopodobieństwo zdarzenia polegającego na wylosowaniu żołnierza mającego równo lub więcej niż 196 cm wzrostu wynosi 0,01596.

Kluczową jest tu informacja o tym, czy rozkład danych ma charakter rozkładu normalnego.

Informacja jest kluczowa, ponieważ decyduje o tym, czy możemy wykorzystać reguły rozkładu normalnego. Metodologia Six Sigma w ogromnej części opiera się na założeniu rozkładu normalnego dla badanej populacji.

Pierwszy test normalności Kołmogorova-Smirnova pojawił się w 1933 roku. Trudno było przy jego pomocy udowodnić brak normalności rozkładu.  W latach 60-tych pojawiły się kolejne testy: Test Lillieforsa i Test Shapiro-Wilka.

W roku 1973 pojawił się test Test D'Agostino-Pearsona, który oparty jest na skośności i kurtozie rozkładu. Rozkład normalny charakteryzować powinna zerowa skośność i zerowa kurtoza.

Najczęściej stosowanym w Six Sigma testem na potwierdzenie normalności rozkładu jest test Andersona-Darlinga z 1952 roku. Jest to modyfikacja testu Kołmogorowa-Smirnowa (K-S), od którego jest bardziej czuły i daje większą wagę ogonom.