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Proof Edit. 1 2 π ∫ − n n e − u 2 2 d u , >>\int _^e^>>>du\end>,> Pr ( μ − 1 σ ≤ X ≤ μ + 1 σ ) = 1 2 π ∫ − 1 1 e − u 2 2 d u ≈ 0.6827 Pr ( μ − 2 σ ≤ X ≤ μ + 2 σ ) = 1 2 π ∫ − 2 2 e − u 2 2 d u ≈ 0.9545 Pr ( μ − 3 σ ≤ X ≤ μ + 3 σ ) = 1 2 π ∫ − 3 3 e − u 2 2 d u ≈ 0.9973. &\Pr(\mu -1\sigma \leq X\leq \mu +1\sigma )=>>\int _^e^>>>du\approx 0.6827\\&\Pr(\mu -2\sigma \leq X\leq \mu +2\sigma )=>>\int _^e^>>>du\approx 0.9545\\&\Pr(\mu -3\sigma \leq X\leq \mu +3\sigma )=>>\int _^e^>>>du\approx 0.9973.\end>> Diagram showing the cumulative distribution function for the normal distribution with mean ( μ ) 0 and variance ( σ 2 ) 1. For example, Φ (2) ≈ 0.9772 , or Pr( X ≤ μ + 2 σ ) ≈ 0.9772 , corresponding to a prediction interval of (1 − (1 − 0.97725)·2) = 0.9545 = 95.45% . This is not a symmetrical interval – this is merely the probability that an observation is less than μ + 2 σ . Joined Aug 21, 2022 bolão da copa online Messages 628. Main article: Normality test. To pass from a sample to a number of standard deviations, one first computes the deviation, either the error or residual depending on whether one knows the population mean or only estimates it. The next step is standardizing (dividing by the population standard deviation), if the population parameters are known, or studentizing (dividing by an estimate of the standard deviation), if the parameters are unknown and only estimated. One can compute more precisely, approximating the number of extreme moves of a given magnitude or greater by a Poisson distribution, but simply, if one has multiple 4 standard deviation moves in a sample of size 1,000, one has strong reason to consider these outliers or question the assumed normality of the distribution. In The Black Swan , Nassim Nicholas Taleb gives the example of risk models according to which the Black Monday crash would correspond to a 36- σ event: the occurrence of such an event should instantly suggest that the model is flawed, i.e. that the process under consideration is not satisfactorily modeled by a normal distribution. Refined models should then be considered, e.g.

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