Materi
Distribusi normal ditentukan oleh dua angka: rata-rata μ sebagai letak pusat dan simpangan baku σ sebagai ukuran sebaran. Kasus μ = 0 dan σ = 1 disebut distribusi normal baku. Setiap nilai x dari distribusi normal mana pun bisa dipindah ke skala baku dengan skor z = (x − μ) / σ, yaitu berapa simpangan baku nilai itu berada di atas atau di bawah rata-rata. Skor z dipakai ketika dua ukuran berbeda satuan harus dibandingkan, atau ketika pertanyaannya berbunyi “berapa persen produk yang lebih ringan dari batas ini”.
Peluang di bawah suatu nilai dihitung dengan fungsi distribusi kumulatif (cdf), yaitu P(X ≤ x). Di scipy fungsinya stats.norm.cdf(x, loc=μ, scale=σ); peluang di atas nilai dihitung dengan stats.norm.sf, yang sama dengan 1 − cdf. Modul bawaan Python menyediakan hal yang sama lewat statistics.NormalDist(mu, sigma).cdf(x). Untuk sebuah array, stats.zscore menghitung skor z setiap elemen terhadap rata-rata dan simpangan baku array itu sendiri.
Contoh dengan data lain: tinggi badan siswa berdistribusi normal dengan μ = 165 cm dan σ = 6 cm. Siswa setinggi 171 cm punya z = (171 − 165) / 6 = 1, dan peluang tinggi siswa tidak lebih dari 171 cm adalah 0,8413.
from scipy import stats
from statistics import NormalDist
print((171 - 165) / 6) # 1.0
print(stats.norm.cdf(171, loc=165, scale=6)) # 0.8413...
print(NormalDist(165, 6).cdf(171)) # 0.8413...
print(stats.norm.sf(171, loc=165, scale=6)) # 0.1586... (di atas 171)