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6-71

k Verteilung (kontinuierlich)

Verteilung Wahrscheinlichkeitsdichte

Kumulative Verteilung

Normal-

verteilung

πσ

2

p(x) =

1

e

–

2

2

σ

(x – μ)

2

μ

(

> 0)

σ

p = p(x)dx

Upper

Lower

∫

Student- t -

Verteilung

p(x) =

×

Γ

Γ

× df

π

–

df+1

2

2

df

2

df + 1

df

x

2

1 +

χ

2

-Verteilung

p(x) =

×

(x  0)

Γ

1

2

df

df

2

×

x

2

1

df

2

–1

x

2

–

× e

F -Verteilung

ndf

2

x

ddf

ndf

ndf

2

–1

ddf

ndf × x

1 +

ndf + ddf

2

p(x) =

–

Γ

2

ndf + ddf

Γ

2

ndf

× Γ

2

ddf

(x  0)

Verteilung

Umkehrfunktion der kumulativen Verteilung

Normal-

verteilung

p = p(x)dx

Upper

–∞

∫

p = p(x)dx

Lower

∞

∫

p = p(x)dx

Upper

Lower

∫

tail = Left tail = Right tail = Central

Student-

t -

Verteilung

p = p(x)dx

Lower

∞

∫

χ

2

-Verteilung

F -Verteilung

1 2 ... 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 ... 623 624

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