Normalverteilung in der Praxis
Für Wahrscheinlichkeiten bei Normalverteilung nutzt du normcdf am GTR: P(a ≤ X ≤ b) = normcdf(a, b, μ, σ). Für Quantile (Werte zu gegebenen Wahrscheinlichkeiten) verwendest du invnorm.
Die Standardnormalverteilung hat μ = 0 und σ = 1 - sie ist die "Mutter aller Normalverteilungen". Jede andere Normalverteilung lässt sich durch Transformation darauf zurückführen.
Der Satz von de Moivre-Laplace ist dein Übergang von diskret zu stetig: Bei großem n (≥ 20) und erfüllter Laplace-Bedingung kannst du Binomialverteilungen durch Normalverteilungen approximieren. Das macht komplizierte Rechnungen viel einfacher!
💡 GTR-Power: Mit normcdf−1000,b,μ,σ berechnest du P(X ≤ b) und mit invnorm(p, μ, σ) findest du den Wert x mit P(X ≤ x) = p