El término distribución normal inversa se refiere al método de utilizar una probabilidad conocida para encontrar el valor crítico z correspondiente en una distribución normal .
Esto no debe confundirse con la distribución gaussiana inversa , que es una distribución de probabilidad continua.
Este tutorial proporciona varios ejemplos de cómo utilizar la distribución normal inversa en diferentes softwares estadísticos.
Distribución normal inversa en una calculadora TI-83 o TI-84
Es más probable que encuentre el término «distribución normal inversa» en una calculadora TI-83 o TI-84, que utiliza la siguiente función para encontrar el valor crítico z que corresponde a una cierta probabilidad:
invNorm (probabilidad, μ, σ)
dónde:
- probabilidad: el nivel de significancia
- μ: media de la población
- σ: desviación estándar de la población
Puede acceder a esta función en una calculadora TI-84 presionando 2nd y luego presionando vars . Esto lo llevará a una pantalla DISTR donde luego puede usar invNorm () :
Por ejemplo, podemos usar esta función para encontrar el valor crítico z que corresponde a un valor de probabilidad de 0.05:
El valor crítico z que corresponde a un valor de probabilidad de 0,05 es -1,64485 .
Relacionado: Cómo usar invNorm en una calculadora TI-84 (con ejemplos)
Distribución normal inversa en Excel
Para encontrar el valor crítico z asociado con un cierto valor de probabilidad en Excel, podemos usar la función INVNORM () , que usa la siguiente sintaxis:
INVNORM (p, media, sd)
dónde:
- p: el nivel de significancia
- media: media de la población
- sd: desviación estándar de la población
Por ejemplo, podemos usar esta función para encontrar el valor crítico z que corresponde a un valor de probabilidad de 0.05:
El valor crítico de z que corresponde a un valor de probabilidad de 0,05 es -1,64485 .
Distribución normal inversa en R
Para encontrar el valor crítico de z asociado con un cierto valor de probabilidad en R, podemos usar la función qnorm () , que usa la siguiente sintaxis:
qnorm (p, media, sd)
dónde:
- p: el nivel de significancia
- media: media de la población
- sd: desviación estándar de la población
Por ejemplo, podemos usar esta función para encontrar el valor crítico z que corresponde a un valor de probabilidad de 0.05:
qnorm (p = .05 , media = 0 , sd = 1 ) [1] -1,644854
Una vez más, el valor crítico z que corresponde a un valor de probabilidad de 0.05 es -1.64485 .
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