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분포도 > 연속 분포 > 정규 분포 > 정규 확률...
Distributions > Continuous distributions > Normal distribution > Normal probabilities...

사례 값을 넣고, 분포도의 (꼬리) 방향을 정해주면 확률이 계산된다.

pnorm(c(1.644854), mean=0, sd=1, lower.tail=TRUE)
pnorm(c(1.644854), mean=0, sd=1, lower.tail=FALSE)
pnorm(c(-1.644854), mean=0, sd=1, lower.tail=TRUE)
pnorm(c(-1.644854), mean=0, sd=1, lower.tail=FALSE)

분포도 > 연속 분포 > 정규 분포 > 정규 분위수...

Distributions > Continuous distributions > Normal distribution > Normal quantiles...

확률을 넣고, 분포도의 (꼬리) 방향을 정해주면, 분위수가 계산된다. <확률>을 95%(.095)로 선택해보자. <낮은쪽 꼬리/높은쪽 꼬리> 선택에 따라 어떻게 값이 변하는지 살펴보자.

qnorm(c(.95), mean=0, sd=1, lower.tail=TRUE)
qnorm(c(.95), mean=0, sd=1, lower.tail=FALSE)

 아래 화면에서 95% 확률로 <낮은쪽 꼬리/높은쪽 꼬리> 방향의 값을 확인할 수 있다.

분포도 > 난수생성기 시드(seed) 생성기...

Distributions > Set random number generator seed...

번호 하나를 선택한다. 그 번호는 앞으로 생성되는 난수 값들을 기억한다.

set.seed(9723)