User manual - CP330ver303
20080201
Näheres finden Sie unter „Dichtefunktion einer N(
μ
,
σ
2
)-Verteilung“ auf Seite 7-11-3.
u normCDf
Funktion: Ermittelt die kumulative Wahrscheinlichkeit einer Normalverteilung zwischen
einem unteren und einem oberen Grenzwert.
Syntax: normCDf (unterer Wert, oberer Wert [,
σ
,
μ
)]
• Bei Auslassung von
σ
und
μ
werden
σ
= 1 und
μ
= 0 verwendet.
Beispiel: Bestimmen der Normal-Wahrscheinlichkeitsdichte bei unterer Grenzwert = −∞,
und oberer Grenzwert = 36,
σ
= 2,
μ
= 35
Menüeintrag: [Action][Distribution][normCDf]
Weitere Informationen finden Sie unter „Kumulative Normalverteilung“ auf Seite 7-11-4.
u invNormCDf
Funktion: Ermittelt den (die) Grenzwert(e) einer normalen kumulativen Verteilungswahr-
scheinlichkeit für vorgegebene Werte.
Syntax: invNormCDf ([tail setting, ]Area-Wert[,
σ
,
μ
)]
• Bei Überspringen von
σ
und
μ
werden
σ
= 1 und
μ
= 0 verwendet.
• „tail setting“ zeigt die Lage des betrachteten
x-Intervalls, wobei Left, Right oder
Center vorgegeben werden kann. Geben Sie zum Vorgeben die folgenden Werte oder
Buchstaben ein:
Left: −1, „L“, oder „l“
Center: 0, „C“, oder „c“
Right: 1, „R“, oder „r“
Bei Überspringen der Eingabe wird „Left“ verwendet.
• Wenn ein Argument ausgelassen wird (ergibt drei Argumente), Tail = Left.
• Wenn zwei Argumente ausgelassen werden (ergibt zwei Argumente), Tail = Left,
μ
= 0.
• Wenn drei Argumente ausgelassen werden (ergibt ein Argument), Tail = Left,
σ
= 1,
μ
= 0.
• Wenn „tail setting“ auf Center eingestellt ist, wird der untere Grenzwert ausgegeben.
Beispiel: Bestimmen des oberen Grenzwerts bei Tail setting = Left, Area-Wert = 0,7,
σ
= 2,
μ
= 35
Menüeintrag: [Action][Distribution][invNormCDf]
Näheres finden Sie unter „Umkehrfunktion der N(
μ
,
σ
2
)-Verteilungsfunktion (Quantil-
Berechnungen)“ auf Seite 7-11-5.
u tPDf
Funktion: Ermittelt die Wahrscheinlichkeitsdichte einer Student’schen t-Verteilung für
einen vorgegebenen Wert.
Syntax: tPDf (
x, df [ ) ]
Beispiel: Bestimmen der Wahrscheinlichkeitsdichte einer Student’schen
t-Verteilung bei
x = 2, df = 5
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