Texas Instruments TINSPIRE Teacher Software Guidebook - Page 590

Normal Cdf normCdf, Inverse Normal invNorm, t Pdf tPdf, Lower Bound

Page 590 highlights

When you access distributions from the formula cell, you must select a valid list from the pull-down to avoid unexpected results. If accessed from a cell, you must specify a number for the x-value. The distribution returns the probability that the value you specify will occur. Normal Cdf (normCdf) computes the normal distribution probability between Lower Bound and Upper Bound for the specified mean, m (default=0) and the standard deviation, s (default=1). You can click the Draw (Shade area) check box to shade the area between the lower and upper bounds. Changes to the initial Lower Bound and Upper Bound automatically update the distribution. This distribution is useful in determining the probability of an occurrence of any value between the lower and upper bounds in the normal distribution. It is equivalent to finding the area under the specified normal curve between the bounds. Inverse Normal (invNorm) computes the inverse cumulative normal distribution function for a given area under the normal distribution curve specified by mean, m, and standard deviation, s. This distribution is useful in determining the x-value of data in the area from 0 to x 0. The probability density function (pdf) is: f(x d--(--fd---+f----⁄-1-2--)--)-/-2----] -(--1----+-----x---2---/--d---f--)------(-d---f--+----1--)--/-2πdf This distribution is useful in determining the probability of the occurrence of a value when the population standard deviation is not known and the sample size is small. The draw option is available when t Pdf is invoked from a formula cell. t Cdf (tCdf) computes the Student-t distribution probability between Lower Bound and Upper Bound for the specified df (degrees of freedom). You can click the Draw (Shade area) check box to shade the area between the bounds. Changes to the initial Lower Bound and Upper Bound automatically update the distribution. This distribution is useful in determining the probability of the occurrence of a value within an interval defined by the lower and upper bound for a normally distributed population when the population standard deviation is not known. 578 Using Lists & Spreadsheet

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Using Lists & Spreadsheet
When you access distributions from the formula cell, you must select a
valid list from the pull-down to avoid unexpected results. If accessed
from a cell, you must specify a number for the x-value. The distribution
returns the probability that the value you specify will occur.
Normal Cdf (normCdf)
computes the normal distribution probability
between
Lower Bound
and
Upper Bound
for the specified mean,
m
(default=0) and the standard deviation,
s
(default=1). You can click the
Draw (Shade area)
check box to shade the area between the lower and
upper bounds. Changes to the initial
Lower Bound
and
Upper Bound
automatically update the distribution.
This distribution is useful in determining the probability of an occurrence
of any value between the lower and upper bounds in the normal
distribution. It is equivalent to finding the area under the specified
normal curve between the bounds.
Inverse Normal (invNorm)
computes the inverse cumulative normal
distribution function for a given
area
under the normal distribution curve
specified by mean,
m
, and standard deviation,
s
.
This distribution is useful in determining the x-value of data in the area
from 0 to x<1 when the percentile is known.
t Pdf (tPdf)
computes the probability density function (
pdf
) for the
t-distribution at a specified
x
value.
df
(degrees of freedom) must be > 0.
The probability density function (
pdf
)
is:
This distribution is useful in determining the probability of the
occurrence of a value when the population standard deviation is not
known and the sample size is small. The draw option is available when
t Pdf
is invoked from a formula cell.
t Cdf (tCdf)
computes the Student-t distribution probability between
Lower Bound
and
Upper Bound
for the specified
df
(degrees of freedom).
You can click the
Draw (Shade area)
check box to shade the area
between the bounds. Changes to the initial
Lower Bound
and
Upper Bound
automatically update the distribution.
This distribution is useful in determining the probability of the
occurrence of a value within an interval defined by the lower and upper
bound for a normally distributed population when the population
standard deviation is not known.
fx
()
Γ
df
1
+
(
)
/2
[
]
Γ
df
2
(
)
--------------------------------
=
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x
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df
+
(
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df
1
+
(
)
/2
π
df
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