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z_score

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z_score [2020/04/23 09:05] hkimscilz_score [2023/09/18 08:52] (current) hkimscil
Line 1: Line 1:
 평균이 0, 표준편차가 1인 정상분포에서의 개인점수를 말한다.  평균이 0, 표준편차가 1인 정상분포에서의 개인점수를 말한다. 
  
-\begin{equation}  +\begin{equation*}  
-\displaystyle z = \frac {X - \mu} {\sigma}+\text{z= \frac {X - \mu} {\sigma} 
-\end{equation}  +\end{equation*}  
  
 {{youtube>NY2zWGBXBhU}} {{youtube>NY2zWGBXBhU}}
Line 11: Line 11:
 for z-score (표준점수) 1, 2, 3에 대한 proportion (percentage) 값은 r에서 아래와 같이 알아본다. for z-score (표준점수) 1, 2, 3에 대한 proportion (percentage) 값은 r에서 아래와 같이 알아본다.
 <code> <code>
-zscore1 <- pnorm(1) - pnorm(-1) +sd.1 <- pnorm(1) - pnorm(-1) 
-zscore2 <- pnorm(2) - pnorm(-2) +sd.2 <- pnorm(2) - pnorm(-2) 
-zscore3 <- pnorm(3) - pnorm(-3) +sd.3 <- pnorm(3) - pnorm(-3) 
-zscore1 +sd.1 
-zscore2 +sd.2 
-zscore3+sd.3
 </code>  </code> 
  
Line 23: Line 23:
 [{{:pasted:20200423-082546.png?500 |pnorm(-1)}}] [{{:pasted:20200423-082546.png?500 |pnorm(-1)}}]
 <WRAP clear/> <WRAP clear/>
-[{{:pasted:20200423-082807.png?500 |pnorm(1)-pnorm(-1)}}]+[{{:pasted:20200423-082807.png?500 |pnorm(1)-pnorm(-1) = 0.6826895}}]
 <WRAP clear/> <WRAP clear/>
  
 <code> <code>
-zscore1 <- pnorm(1) - pnorm(-1) +sd.1 <- pnorm(1) - pnorm(-1) 
-zscore2 <- pnorm(2) - pnorm(-2) +sd.2 <- pnorm(2) - pnorm(-2) 
-zscore3 <- pnorm(3) - pnorm(-3) +sd.3 <- pnorm(3) - pnorm(-3) 
-zscore1+sd.1
 [1] 0.6826895 [1] 0.6826895
-zscore2+sd.2
 [1] 0.9544997 [1] 0.9544997
-zscore3+sd.3
 [1] 0.9973002 [1] 0.9973002
 > </code> > </code>
 +
 이전에 소개한 표준점수 1, 2, 3에 해당하는 면적이 68, 95, 99%라고 소개했지만, 정확한 면적은 각각 이전에 소개한 표준점수 1, 2, 3에 해당하는 면적이 68, 95, 99%라고 소개했지만, 정확한 면적은 각각
 0.6826895, 0.9544997, 0.9973002 임을 알수 있다. 0.6826895, 0.9544997, 0.9973002 임을 알수 있다.
  
-in R, qnorm(percentage) + 
-<code>qnorm(.025)+그렇다면 68, 95, 99%에 해당하는 정확한 zscore는 (표준점수는) 무엇일까? 이는 R에서 qnorm을 써서 알 수 있다. 
 + 
 +in R, qnorm(percentage)는 zscore를 (표준점수를) 출력한다. 
 + 
 +<code> 
 +qnorm(.025)
 qnorm(.975) qnorm(.975)
 </code> </code>
  
 <code> <code>
-qnorm(0.025)  +# 68%에 해당하는 점수 
-qnorm(0.975+qnorm(0.68+(0.32/2)
 +qnorm(0.32/2)
  
-qnorm(0.01+# 95%에 해당하는 점수 
-qnorm(0.99)+qnorm(0.95+(0.05/2))  
 +qnorm(0.05/2)  
 + 
 + 
 +99%에 해당하는 점수 
 +qnorm(0.99+(0.01/2)) 
 +qnorm(0.01/2)
  
-qnorm(0.001) 
-qnorm(0.999) 
 </code>  </code> 
  
 +아래의 아웃풋으로 우리는 
 +평균을 중심으로 
 +  * 64%에 해당하는 점수는 +-0.9944579 (1이라고 소개했지만)
 +  * 95%에 해당하는 점수는 +-1.959964 (2라고 소개했지만)
 +  * 99%에 해당하는 점수는 +-2.326348 (3이라고 소개했지만)
 +<code>
 +> # 64%에 해당하는 점수
 +> qnorm(0.84)
 +[1] 0.9944579
 +> qnorm(0.16)
 +[1] -0.9944579
 +
 +> # 95%에 해당하는 점수
 +> qnorm(0.025) 
 +[1] -1.959964
 +> qnorm(0.975) 
 +[1] 1.959964
 +
 +> # 99%에 해당하는 점수
 +> qnorm(0.01)
 +[1] -2.326348
 +> qnorm(0.99)
 +[1] 2.326348
 +
 +> qnorm(0.001)
 +[1] -3.090232
 +> qnorm(0.999)
 +[1] 3.090232 
 +</code>
z_score.1587600302.txt.gz · Last modified: 2020/04/23 09:05 by hkimscil

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