Menghitung Luas di Bawah Kurva Normal dalam Distribusi Normal

Dalam artikel ini, kita akan membahas tentang cara menghitung luas di bawah kurva normal dalam distribusi normal. Distribusi normal adalah distribusi probabilitas yang sering digunakan dalam statistik untuk menganalisis data. Distribusi normal memiliki dua parameter, yaitu mean (mu) dan standar deviasi (sigma).

a. Luas di Bawah Kurva Normal ke Sebelah Kanan x = A:

Untuk menghitung luas di bawah kurva normal ke sebelah kanan x = A, kita dapat menggunakan tabel distribusi normal standar atau menggunakan perangkat lunak statistik. Dalam tabel distribusi normal standar, kita mencari nilai z yang sesuai dengan x = A. Kemudian, kita mencari luas di bawah kurva normal ke sebelah kanan dengan menggunakan nilai z tersebut.

b. Luas di Bawah Kurva Normal ke Sebelah Kiri x = B:

Untuk menghitung luas di bawah kurva normal ke sebelah kiri x = B, kita dapat menggunakan metode yang sama seperti pada poin a. Namun, kali ini kita mencari luas di bawah kurva normal ke sebelah kiri dengan menggunakan nilai z yang sesuai dengan x = B.

c. Luas di Bawah Kurva Normal antara x = C dan x = D:

Untuk menghitung luas di bawah kurva normal antara x = C dan x = D, kita dapat menggunakan tabel distribusi normal standar atau perangkat lunak statistik. Kita mencari nilai z yang sesuai dengan x = C dan x = D. Kemudian, kita mencari selisih antara luas di bawah kurva normal ke sebelah kanan x = D dan luas di bawah kurva normal ke sebelah kanan x = C.

d. Nilai x sehingga Luas di Bawah Kurva Normal ke Sebelah Kirinya (E)%:

Untuk mencari nilai x sehingga luas di bawah kurva normal ke sebelah kirinya adalah (E)%, kita dapat menggunakan tabel distribusi normal standar atau perangkat lunak statistik. Kita mencari nilai z yang sesuai dengan luas di bawah kurva normal ke sebelah kirinya adalah (E)%. Kemudian, kita mengubah nilai z menjadi nilai x menggunakan rumus x = mu + (z * sigma).

Dalam artikel ini, kita telah membahas tentang cara menghitung luas di bawah kurva normal dalam distribusi normal. Dengan menggunakan tabel distribusi normal standar atau perangkat lunak statistik, kita dapat dengan mudah menghitung luas di bawah kurva normal untuk berbagai skenario.