Calculateur de quantile de loi normale
Trouver les seuils de distribution normale à partir d’une probabilité de queue inférieure, de queue supérieure ou centrale avec votre écart moyen et standard entré.
VOTRE CALCUL
Résultat
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Étapes du calcul
Affichez les étapes une par une ou le calcul complet. Les étapes utilisent les valeurs que vous avez saisies.
Méthode de calcul
Inverser numériquement la probabilité cumulative standard-normale et transformer le résultat avec la moyenne et l’écart-type saisis.
Cutoff=μ+σ×Φ⁻¹(p); central upper z=Φ⁻¹[(1+p)/2]
Exemple détaillé
Pour la moyenne 100 et l’écart type 15 , la limite avec une probabilité de 95 % inférieure est d’environ 124,672804 . Un intervalle central de 95 % utilise environ ± 1,959964 écarts types.
Hypothèses et précisions sur les données
Les probabilités de 0,0001 % à 99,9999 % évitent les paramètres infinis. Un écart-type positif est nécessaire. La bisection numérique inverse le CDF normal. Il s’agit d’un seuil supposé de distribution de population, et non d’un rang empirique de percentile, d’une garantie de prédiction ou d’un intervalle de confiance pour une moyenne d’échantillon.
Utiliser ce calculateur
Puis-je saisir mes propres données ?
Oui. Remplacez les valeurs de l’exemple par vos propres données. Le résultat, les étapes, les tableaux et les diagrammes disponibles se mettent à jour. Une valeur vide ou invalide efface le résultat ; les valeurs de l’exemple ne remplacent jamais les données manquantes.
Les résultats sont-ils exacts ?
Les calculs utilisent des nombres à virgule flottante et les résultats affichés sont arrondis. Consultez la formule, les hypothèses et la précision des données indiquée avant d’interpréter le résultat.
Mes données sont-elles envoyées ?
Le calcul s’effectue dans votre navigateur. Aucun compte, envoi de fichier ou service d’IA externe n’est nécessaire. Les données saisies ne sont pas conservées après le rechargement de la page.
Calculer une probabilité normale au-dessous, au-dessus ou entre les valeurs entrées. Voir les scores z standardisés, une ventilation des probabilités et une courbe de cloche avec la région sélectionnée.
Comparer des rangs de percentile empirique strict, inclusif et à mi-point pour un score et calculer un percentile d’échantillon entré en vertu de deux conventions explicites.
Estimer le nombre d’échantillons requis pour une marge d’erreur cible pour une moyenne ou une proportion. Appliquer en option une correction de population finie et arrondir vers le haut.
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