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Continuous distributions for statistical inference, Normal distribution pdf

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Some examples of application of these functions, for values of α = 2, β = 3, are shown below. Notice the variable IERR that shows up in the second screen shot. This results from a numerical integration for function gcdf. Continuous distributions for statistical inference In this section we discuss four continuous probability distributions that are commonly used for problems related to statistical inference. These distributions are the normal distribution, the Student's t distribution, the Chisquare (χ2) distribution, and the F-distribution. The functions provided by the calculator to evaluate probabilities for these distributions are contained in the MTH/PROBABILITY menu introduced earlier in this chapter. The functions are NDIST, UTPN, UTPT, UTPC, and UTPF. Their application is described in the following sections. To see these functions activate the MTH menu: „´ and select the PROBABILITY option: Normal distribution pdf The expression for the normal distribution pdf is: Page 17-9

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Some examples of application of these functions, for values of
α
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β
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are shown below.
Notice the variable IERR that shows up in the second
screen shot.
This results from a numerical integration for function gcdf.
Continuous distributions for statistical inference
In this section we discuss four continuous probability distributions that are
commonly used for problems related to statistical inference.
These
distributions are the normal distribution, the Student’s t distribution, the Chi-
square (
χ
2
) distribution, and the F-distribution.
The functions provided by the
calculator to evaluate probabilities for these distributions are contained in the
MTH/PROBABILITY menu introduced earlier in this chapter.
The functions are
NDIST, UTPN, UTPT, UTPC, and UTPF.
Their application is described in the
following sections.
To see these functions activate the MTH menu:
„´
and select the PROBABILITY option:
Normal distribution pdf
The expression for the normal distribution pdf is: