התפלגות נורמלית - מציון גולמי להסתברות - התהליך המ
הסבר מלא, דוגמאות פתורות ותרגול.
📖 התפלגות נורמלית - מציון גולמי להסתברות - התהליך המ
התפלגות נורמלית
מציון גולמי להסתברות - התהליך המלא
🎯 התהליך המלא
ציון גולמי (x)
ציון תקן (Z)
הסתברות/אחוז
שלב 1: חשבו ציון תקן: \(Z = \frac{x - \bar{x}}{S}\)
שלב 2: מצאו בטבלת Z את ההסתברות
שלב 3: בצעו התאמות אם צריך (אחוז משלים, חיסור שטחים)
✏️ דוגמה 1: P(X < a) - קטן מערך מסוים
שאלה: ציוני מבחן מתפלגים נורמלית עם ממוצע 75 וסטיית תקן 10.
מה ההסתברות שתלמיד יקבל ציון נמוך מ-85?
שלב 1 - חישוב Z:
\(Z = \frac{85 - 75}{10} = \frac{10}{10} = 1\)
שלב 2 - קריאה מהטבלה:
P(Z ≤ 1) = 0.8413
תשובה: 84.13% מהתלמידים יקבלו ציון נמוך מ-85
✏️ דוגמה 2: P(X > a) - גדול מערך מסוים
שאלה: גובה נשים מתפלג נורמלית עם ממוצע 165 ס"מ וסטיית תקן 6 ס"מ.
מה ההסתברות שאישה תהיה גבוהה מ-175 ס"מ?
שלב 1 - חישוב Z:
\(Z = \frac{175 - 165}{6} = \frac{10}{6} \approx 1.67\)
שלב 2 - קריאה מהטבלה:
P(Z ≤ 1.67) = 0.9525
שלב 3 - אחוז משלים (כי שואלים "גדול מ"):
P(Z > 1.67) = 1 - 0.9525 = 0.0475
תשובה: 4.75% מהנשים גבוהות מ-175 ס"מ
✏️ דוגמה 3: P(a < X < b) - בין שני ערכים
שאלה: משקל תינוקות מתפלג נורמלית עם ממוצע 3.2 ק"ג וסטיית תקן 0.5 ק"ג.
מה ההסתברות שתינוק ישקול בין 2.8 ל-3.5 ק"ג?
שלב 1 - חישוב Z לשני הערכים:
\(Z_1 = \frac{2.8 - 3.2}{0.5} = \frac{-0.4}{0.5} = -0.8\)
\(Z_2 = \frac{3.5 - 3.2}{0.5} = \frac{0.3}{0.5} = 0.6\)
שלב 2 - קריאה מהטבלה:
P(Z ≤ -0.8) = 0.2119
P(Z ≤ 0.6) = 0.7257
שלב 3 - חיסור שטחים:
P(-0.8 < Z < 0.6) = 0.7257 - 0.2119 = 0.5138
תשובה: 51.38% מהתינוקות שוקלים בין 2.8 ל-3.5 ק"ג
✏️ דוגמה 4: שטח סימטרי סביב הממוצע
שאלה: ציוני IQ מתפלגים נורמלית עם ממוצע 100 וסטיית תקן 15.
מה ההסתברות שאדם יהיה בעל IQ בין 85 ל-115?
💡 שימו לב: הטווח סימטרי סביב הממוצע! (100±15)
שלב 1 - חישוב Z:
\(Z_1 = \frac{85 - 100}{15} = -1\)
\(Z_2 = \frac{115 - 100}{15} = 1\)
שלב 2 - קריאה מהטבלה:
P(Z ≤ 1) = 0.8413
P(Z ≤ -1) = 0.1587
שלב 3 - חיסור:
P(-1 < Z < 1) = 0.8413 - 0.1587 = 0.6826
תשובה: כ-68% מהאנשים בעלי IQ בין 85 ל-115
(זה כלל 68-95-99.7!)
📋 טבלת סיכום - סוגי שאלות
| סוג השאלה | הדרך |
|---|---|
| P(X < a) | חשבו Z, קראו מהטבלה |
| P(X > a) | חשבו Z, קראו מהטבלה, חשבו 1 - (ערך מהטבלה) |
| P(a < X < b) | חשבו שני Z, קראו שניהם מהטבלה, חסרו |
📝 סיכום
ציון גולמי → ציון תקן → טבלה → הסתברות
"גדול מ" = אחוז משלים
"בין" = חיסור שטחים
דוגמאות פתורות
🎯 מהי התפלגות נורמלית?
בחר/י את ההגדרה המתאימה ביותר להתפלגות נורמלית.
הצג פתרון
💡 הסבר:
שפה יומיומית:
התפלגות נורמלית היא "עקומת פעמון" – רוב התלמידים נמצאים סביב הממוצע, ומעט מאוד מאוד גבוהים או מאוד נמוכים. הגרף נראה כמו גבעה סימטרית באמצע.
שפה מתמטית:
התפלגות נורמלית היא התפלגות הסתברות רציפה, סימטרית סביב הממוצע μ. הצפיפות הגבוהה ביותר היא סביב μ, וההסתברות יורדת ככל שמתרחקים מהממוצע לשני הצדדים.
לכן התשובה הנכונה היא זו שמתארת עקומת פעמון סימטרית סביב הממוצע.
📐 סימטריה בהתפלגות נורמלית:
מה המשמעות של כך שההתפלגות הנורמלית סימטרית סביב הממוצע μ?
הצג פתרון
הסבר יומיומי:
אם התפלגות היא סימטרית, זה אומר שאם נסתכל כמה תלמידים נמצאים 10 נקודות מעל הממוצע – יהיה בערך אותו מספר תלמידים 10 נקודות מתחת לממוצע.
הסבר מתמטי:
בתפלגות נורמלית מסתמנת סימטריה כך ש:
P(X > μ + a) = P(X < μ - a)
לכל מרחק a > 0 מהממוצע.
לכן התשובה הנכונה היא שההסתברויות משני הצדדים במרחק שווה מהממוצע זהות.
⚖️ מיקום מדדי המרכז:
בהתפלגות נורמלית מושלמת, מה נכון לגבי הממוצע, החציון והשכיח?
הצג פתרון
הסבר יומיומי:
בעקומת פעמון "מושלמת", האמצע של הגבעה, הנקודה שבה הכי הרבה ערכים, והנקודה שמחלקת את התלמידים לשניים – כולן באותו מקום.
הסבר מתמטי:
בתפלגות נורמלית סימטרית, מתקיים:
μ = median = mode
כלומר הממוצע, החציון והשכיח שווים זה לזה ונמצאים במרכז ההתפלגות.
תרגול עכשיו
צרו שאלה חדשה אקראית ובדקו את עצמכם.