MINŐSÉGELLENŐRZÉS TÁBLÁZATOK A JEGYZŐKÖNYVEK MEGOLDÁSÁHOZ

Hasonló dokumentumok
STATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Matematikai statisztika. Mi a modell? Binomiális eloszlás sűrűségfüggvény. Binomiális eloszlás

biometria II. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Matematikai-statisztikai adatfeldolgozás

e (t µ) 2 f (t) = 1 F (t) = 1 Normális eloszlás negyedik centrális momentuma:

1. Két pályázat esetén a nyerési esélyeket vizsgálják. Mintát véve mindkét pályázat esetén az egyik. (b) Mit nevezünk másodfajú hibának?

Gyakorló feladatok. Az alábbi feladatokon kívül a félév szemináriumi anyagát is nézzék át. Jó munkát! Gaál László

1. Adatok kiértékelése. 2. A feltételek megvizsgálása. 3. A hipotézis megfogalmazása

Hipotéziselmélet - paraméteres próbák. eloszlások. Matematikai statisztika Gazdaságinformatikus MSc szeptember 10. 1/58

Kabos: Statisztika II. t-próba 9.1. Ha ismert a doboz szórása de nem ismerjük a

STATISZTIKA. A Föld pályája a Nap körül. Philosophiae Naturalis Principia Mathematica (A természetfilozófia matematikai alapelvei, 1687)

Matematikai geodéziai számítások 6.

MÉRÉSI EREDMÉNYEK PONTOSSÁGA, A HIBASZÁMÍTÁS ELEMEI

Nagy számok törvényei Statisztikai mintavétel Várható érték becslése. Dr. Berta Miklós Fizika és Kémia Tanszék Széchenyi István Egyetem

STATISZTIKA. Egymintás u-próba. H 0 : Kefir zsírtartalma 3% Próbafüggvény, alfa=0,05. Egymintás u-próba vagy z-próba

STATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Mi a modell? Matematikai statisztika. 300 dobás. sűrűségfüggvénye. Egyenletes eloszlás

Modern műszeres analitika szeminárium Néhány egyszerű statisztikai teszt

Khi-négyzet eloszlás. Statisztika II., 3. alkalom

Statisztika I. 11. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Matematikai geodéziai számítások 6.

Kockázatalapú változó paraméterű szabályozó kártya kidolgozása a mérési bizonytalanság figyelembevételével

Normális eloszlás paramétereire vonatkozó próbák

Statisztikai módszerek 7. gyakorlat

Transzformátor, Mérőtranszformátor Állapot Tényező szakértői rendszer Vörös Csaba Tarcsa Dániel Németh Bálint Csépes Gusztáv

NEVEZETES FOLYTONOS ELOSZLÁSOK

Populációbecslés és monitoring. Eloszlások és alapstatisztikák

2013 ŐSZ. 1. Mutassa be az egymintás z-próba célját, alkalmazásának feltételeit és módszerét!

Lövedékálló védőmellény megfelelőségének elemzése lenyomatmélységek (traumahatás) alapján

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

A konfidencia intervallum képlete: x± t( α /2, df )

Gépipari minőségellenőr Gépipari minőségellenőr

Anyagvizsgálati módszerek Mérési adatok feldolgozása. Anyagvizsgálati módszerek

Biostatisztika VIII. Mátyus László. 19 October

Biomatematika 15. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János

Bevezetés a hipotézisvizsgálatokba

Méréselmélet és mérőrendszerek 2. ELŐADÁS (1. RÉSZ)

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Biometria gyakorló feladatok BsC hallgatók számára

Valószínűségszámítás összefoglaló

Statisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1

Két diszkrét változó függetlenségének vizsgálata, illeszkedésvizsgálat

BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011.

GVMST22GNC Statisztika II. Keleti Károly Gazdasági Kar Vállalkozásmenedzsment Intézet

y ij = µ + α i + e ij

A mérési eredmény megadása

Valószínűségszámítás és Statisztika I. zh november MEGOLDÁS

ORVOSI STATISZTIKA. Az orvosi statisztika helye. Egyéb példák. Példa: test hőmérséklet. Lehet kérdés? Statisztika. Élettan Anatómia Kémia. Kérdések!

Hipotézis, sejtés STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Tudományos hipotézis. Munkahipotézis (H a ) Nullhipotézis (H 0 ) 11. Előadás

Matematika A3 Valószínűségszámítás, 6. gyakorlat 2013/14. tavaszi félév

Mi az adat? Az adat elemi ismeret. Az adatokból információkat

Megoldások. ξ jelölje az első meghibásodásig eltelt időt. Akkor ξ N(6, 4; 2, 3) normális eloszlású P (ξ

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Véletlen jelenség: okok rendszere hozza létre - nem ismerhetjük mind, ezért sztochasztikus.

Kiválasztás. A változó szerint. Rangok. Nem-paraméteres eljárások. Rang: Egy valamilyen szabály szerint felállított sorban elfoglalt hely.

Biomatematika 12. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János

Valószínűségi változók. Várható érték és szórás

BME Járműgyártás és -javítás Tanszék. Javítási ciklusrend kialakítása

Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály. A megoldás részletes mellékszámítások hiányában nem értékelhető!

Kockázatkezelés és biztosítás 1. konzultáció 2. rész

Eloszlás-független módszerek (folytatás) 14. elıadás ( lecke) 27. lecke khí-négyzet eloszlású statisztikák esetszámtáblázatok

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

biometria III. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Hipotézisvizsgálat

Hipotézis vizsgálatok

VALÓSZÍNŰSÉGSZÁMÍTÁS. MSc. Órai Feladatok

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása A csoport

Biomatematika 2 Orvosi biometria

Készítette: Fegyverneki Sándor

Akkreditáció. Avagy nem minden arany, ami fénylik Tallósy Judit

Gyakorló feladatok a 2. dolgozathoz


3

A matematikai statisztika elemei

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Segítség az outputok értelmezéséhez

Régebbi Matek M1 zh-k. sztochasztikus folyamatokkal kapcsolatos feladatai.

[Biomatematika 2] Orvosi biometria. Visegrády Balázs

Számítógépes döntéstámogatás. Statisztikai elemzés

földtudományi BSc (geológus szakirány) Matematikai statisztika elıadás, 2014/ félév 6. elıadás

Normális eloszlás tesztje

Poisson-eloszlás Exponenciális és normális eloszlás (házi feladatok)

Laborgyakorlat. Kurzus: DFAL-MUA-003 L01. Dátum: Anyagvizsgálati jegyzőkönyv ÁLTALÁNOS ADATOK ANYAGVIZSGÁLATI JEGYZŐKÖNYV

A HÓBAN TÁROLT VÍZKÉSZLET MEGHATÁROZÁSA AZ ORSZÁGOS VÍZJELZŐ SZOLGÁLATNÁL február 21.

Variancia-analízis (ANOVA) Mekkora a tévedés esélye? A tévedés esélye Miért nem csinálunk kétmintás t-próbákat?

Kockázatkezelés a rezgésdiagnosztikában többváltozós szabályozó kártya segítségével

ME/76-01 A mérő és megfigyelőeszközök kezelése

Kockázatok és mérési bizonytalanság kezelése a termelésmenedzsment területén

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Hipotézis STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Munkahipotézis (H a ) Tematika. Tudományos hipotézis. 1. Előadás. Hipotézisvizsgálatok

Statisztika I. 9. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Valószín ségszámítás és statisztika Gyakorlat (Statisztika alapjai)

DETERMINATION OF SHEAR STRENGTH OF SOLID WASTES BASED ON CPT TEST RESULTS

Mérési hibák

x, x R, x rögzített esetén esemény. : ( ) x Valószínűségi Változó: Feltételes valószínűség: Teljes valószínűség Tétele: Bayes Tétel:

17. Folyamatszabályozás módszerei

STATISZTIKA. András hármas. Éva ötös. Nóri négyes. 5 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 ANNA BÉLA CILI 0,5 MAGY. MAT. TÖRT. KÉM.

Statisztika elméleti összefoglaló

Irányított TULAJDONSÁGRA IRÁNYULÓ Melyik minta sósabb?, érettebb?, stb. KEDVELTSÉGRE IRÁNYULÓ Melyik minta jobb? rosszabb?

ELJÁRÁSI SZABÁLYZAT F A felvonók műszaki biztonságtechnikai vizsgálatának fajtái és terjedelme:

K oz ep ert ek es variancia azonoss ag anak pr ob ai: t-pr oba, F -pr oba m arcius 21.

Statisztikai becslés

Átírás:

MINŐSÉGELLENŐRZÉS TÁBLÁZATOK A JEGYZŐKÖNYVEK MEGOLDÁSÁHOZ Minőségi jellemzők csoportosítása Tervezett, mérhető minőségi jellemzők Használatra való alkalmasság. Szabványoknak, rajzoknak, műszaki, környezetvédelmi előírásoknak való megfelelés. 1. táblázat Becsülhető, pontosan nem, vagy csak tólag mérhető jellemzők A termék fogyasztói megítélése. A reklám, marketing hatása. A piaci versenyhelyzet. Fogyasztói szokások. Minőségi jellemzők vizsgálata. táblázat Termelő Élelm. ellenőr Kereskedő Fogyasztó Fajta + + + Talajigény + Éghajlatigény + Term. költség + Termésátlag + Vegyszermaradvány + + Egyéni ízlés + Ár + + + Döntés Érdemes termelni Forgalombahozható Érdemes vele kereskedni Megveszem

Minőségi jellemzők fontossága. táblázat OSZTÁLY BELL SVÉD Pl.: Ató A I. Nagyon súlyos hibák (hibaérték:0). A használat helyén, ill. használat közben nem javítható. Üzemzavart okozó, a felhasználó biztonságát veszélyeztető hiba. B II. Súlyos hibák (h.é.:0) Nagy valószínűséggel üzemzavart okozó hiba. Jelentősen növekszik a karbantartási költség. C III. Kevésbé súlyos hibák (h.é.:). A hibák nem fnkcionális jellegűek, az üzemzavar valószínűsége kicsi. D IV. Nem súlyos hibák (h.é.:1). A működést, használhatóságot nem befolyásolják. Nem zárják ki a termék első osztályú árként való értékesítését. A felhasználó biztonsága szempontjából kritiks minőségi jellemzők. A termék fnkciója szempontjából kritiks jellemzők. A termék használhatósága romlik a minőségi jellemző hibájából. A használhatóság kevésbé romlik a minőségi jellemző változásával. A termék fnkciója szempontjából kevésbé fontos jellemzők. A fnkció lassan romlik a minőségi jellemző változásával. Fék, kormány. Szelepek hőállósága. Zajszint. Fényezés színárnyalata. Hitelesítési kötelezettség (kivonat a törvényből) Megnevezés Kereskedelmi méterrúd Ipari hosszmérőgépek ( tetil, műbőr, stb. mérésére) Úszós tejmérők, bilaktométerek Laboratórimi térfogatmérők Mértékjeles italkiszolgáló poharak és palackok Folyékony élelmiszerek szállítására szolgáló tartálygépkocsik fa és műanyag hordók fém hordók Súlyok / pontossági osztályba tartozók Mérlegek és pontossági osztályba tartozók Anyagvizsgáló gépek. Szakítógép Vérnyomásmérők. táblázat Érvényességi idő (év) korlátlan 1 év korlátlan korlátlan korlátlan év 1 év év év év 1 év év

Az p a valószínűséghez tartozó állandó értékei.. táblázat A 0 % % %, % megbízhatósági szint A hibaarány 1 0,1 p 1, 1,,, Az A (N) a darabszámtól (n) függő tényező értékei.. táblázat N A (N) N A (N) 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0 0,1 1 0,1 Az n szorzótényező értékei. táblázat n % % n % % 1 1, 1,1 0,0 0, 0,00 0,1 0, 0, 0,0 0, 1, 1, 1, 1,1 1,0 0, 0,1 0, 0,1 0, 1 1 1 0 0 0 0 00 00 00 0, 0,0 0, 0, 0, 0, 0,1 0,1 0,0 0,0 0, 0, 0,0 0, 0,1 0, 0, 0,1 0, 0,0 A q szorzótényező értékei Mintanagyság n 1. táblázat % %, 1,0 0,1 0,0 0, 0, 0, 0, 0,0 0, 0,1 1,,00 1,1 0, 0, 0,0 0, 0, 0, 0,0 0,

A W szorzótényezők értékei. táblázat p % % n Wa Wf Wa Wf 0,1 0, 0,1 0, 0, 0, 0,1 0,1 0,0,0 0 1, 1,1 0, 0,00 0,0 0, 0, 0, 0, 0,1 0,0 0,1 0,1 0,10 0,1 0,1 0,0,,1 1,1 1, 1,0 0, 0, 0, Arányossági tényezők Gass görbe rajzolásához. táblázat Az abszcissza Az arányosság Az ordináta értéke, mm 1,0 yma 10 0, s / yma 1, 1,0 s / yma, 1, s,/ yma,,0 s 1/ yma,,0 s 1/0 yma, A mediánterjedelem kártya ellenőrző határainak számításához szükséges adatok. táblázat n 1/d H F Da Df 0, 0, 0, 0,,,,, 1, 0, 0,00 0,0 0, 0,1,1,,, 0,0 0, 0, 0,,0,,,0 0, 0, 0,1 0, 0, 0,,1,,0 1, 1 0, 0,1 0,1 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0,0 1, 1,1 1,

Előzetes adatfelvétel mérési eredményei 1. táblázat Csoport Mért értékek Terjedelem sorszáma k mm R.(mm) 1 1, 1, 1, 1,0 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0,0 1, 1, 1,01 1,00 1, 0,0 1,00 1,0 1, 1, 1, 0,0 1, 1, 1, 1,01 1, 0,0 1, 1,0 1, 1, 1,00 0,0 1, 1, 1, 1,00 1, 0,0 1,0 1,01 1,0 1, 1,01 0,0 1,01 1, 1, 1, 1,00 0,0 1,0 1,01 1,0 1,0 1,0 0,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 0,0 1 1, 1, 1, 1, 1, 0,0 1 1,1 1, 1, 1, 1, 0,0 1 1, 1, 1, 1, 1, 0,0 1 1, 1, 1, 1, 1, 0,0 1 1, 1, 1, 1, 1, 0,0 1 1, 1, 1, 1, 1, 0,0 1 1, 1, 1, 1, 1, 0,0 1 1, 1, 1, 1, 1, 0,0 0 1, 1, 1, 1, 1, 0,0 Mérési eredmények osztálybasorolása 1. táblázat Osztály Osztályátlag Gyakoriság %os gyakoriság Kmlatív gyakoriság 1,01, 1,1 1,1, 1, 0 1,1, 1, 1,1, 1, 1 1 1,1,00 1, 1 1 0 1,001,0 1,01 0 1,01,0 1,0 1,01,0 1,0 1,01,0 1,0 0 Tényezők a szórás ellenőrző határainak meghatározásához n Ba Bf 1 0,0 0,1 0,1 0, 0, 0,1 0, 0, 0,,0 1, 1, 1, 1, 1,0 1, 1, 1,1 1. táblázat

Mintanagyság 1. táblázat Selejtarány % 0% 0,00 0,01 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0, 0,1 0,0 0 000 0 000 0 000 1 000 00 00 00 00 00 0 00 000 1 00 00 000 1 00 00 00 00 00 00 0 00 00 1 00 1 0 Megengedett hibás termék np 0,ig 0,10, 0,10, 0,, 1,, 1,01,,01,,01,,01,0 001,,01,,01,,01,,01, 1. táblázat megengedett selejt c 1 1 1 1

1. sz. melléklet A standard normális eloszlás valószínűségi változó ( ) e dt 1 eloszlásfüggvényének értékei s ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 0,00 0,01 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0, 0, 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,0 0,1 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0 0,1 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0 0,1 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0 0,000 0,00 0,00 0, 0,10 0,1 0, 0, 0,1 0, 0, 0, 0, 0,1 0, 0, 0, 0, 0,1 0, 0, 0, 0,1 0, 0, 0, 0,0 0,0 0, 0, 0,1 0,1 0, 0, 0,1 0, 0,0 0, 0,0 0,1 0, 0,1 0, 0, 0,00 0, 0, 0,0 0, 0, 0,1 0,1 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0 0,1 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0 0,1 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0 0,1 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0 0,1 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1,00 1,01 0,0 0, 0,01 0,0 0,0 0,1 0,1 0,10 0, 0, 0,1 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,1 0, 0,0 0, 0, 0, 0,0 0, 0, 0, 0, 0, 0,1 0, 0, 0, 0, 0,0 0,01 0,0 0, 0,1 0,1 0,1 0,1 0, 0, 0, 0,1 0,0 0, 0, 0,1 0, 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1, 1, 1,1 1,1 1,1 1,1 1,1 1,1 1,1 1,1 1,0 1,1 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,0 1,1 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,0 1,1 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,0 1,1 1, 0, 1 0, 0,0 0,1 0, 0, 0, 0,1 0, 0, 0, 0,0 0, 0, 0,0 0,0 0, 0,0 0, 0, 0, 0,0 0, 0, 0, 0,0 0, 0,01 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0, 0, 0,1 0,1 0,1 0,1 0,0 0, 0, 0,1 0, 0, 0, 0,0 0,1 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,0 1,1 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,1 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,0 1,1 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,0 1,1 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,,00,0,0,0 0,0 0, 0, 0,0 0,1 0, 0,1 0, 0, 0, 0, 0, 0,0 0,1 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,1 0, 0,0 0,1 0, 0, 0,1 0, 0, 0, 0,1 0, 0, 0, 0, 0,0 0,1 0,1 0, 0, 0, 0, 0,0 0, 0,1 0, 0, 0, 0, 0,0,0,,1,1,1,1,0,,,,,0,,,,,0,,,,,0,,,,,0,,,,,0,,,,0,,,,,0,,,,,00,0,0,0,0 0,1 0,1 0,0 0, 0, 0, 0,1 0, 0, 0,1 0, 0, 0, 0,0 0,0 0,1 0,1 0, 0, 0,1 0, 0, 0,1 0, 0, 0,1 0, 0, 0, 0,1 0, 0, 0, 0, 0,1 0, 0, 0, 0, 0, 0,0 0,1 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,

. sz. melléklet A t(stdent) próba kritiks értékei egy és kétoldali szintre Kétoldali Egyoldali,00%,0%,00%,0%,0%,% Szabadsági fok, (f = n1) 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 00 00 00 fölött 1,,0,1,,1,,,0,,,01,1,10,1,,,1,1,0,0,00,0,0,0,00,0,0,0,0,0,01,00,000 1,0 1, 1, 1, 1,0,0,,1,0,0,0,,,0,1,,0,01,,,1,,,1,,1,1,0,,,,1,,,0,0,,0,,,01,,,00 1,00 1,0,,,,0,01,1,,,1,1,,0,01,,,,0,1,,,,,0,0,,,,1,,0,1,,,,1

. sz. melléklet Tényezők a normális eloszlású változó szórásának alsó és felső konfidenciahatárának meghatározásához 1 p 0, 0, 0, 0,0 f = n1 y1 y y1 y y1 y y1 y 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0, 0, 0, 0,1 0, 0, 0, 0,0 0,1 0,0 0,1 0,1 0,0 0, 0, 0, 0,0 0, 0,0 0,0 0,1 0,1 0, 0, 0,0 0, 0, 0,1 0, 0, 0, 0, 0,0 0,0 0, 0, 0, 0, 1,000 1,0,0,0,0,0,0,0,,1,0 1, 1, 1, 1,0 1, 1, 1, 1, 1,0 1,1 1, 1, 1, 1,1 1, 1,1 1, 1, 1, 1,0 1, 1, 1, 1,0 1, 1,1 1, 0, 0, 0,1 0, 0, 0, 0,1 0,1 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,00 0,0 0,1 0,1 0, 0,0 0, 0, 0, 0, 0,1 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,,00,0,1,0,000,0,,0,0 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,0 1, 1, 1, 1,1 1,0 1, 1, 1,0 1, 1, 1, 1,1 1, 1, 1, 1,1 1, 1,0 1,1 1,10 0, 0,1 0, 0, 0, 0, 0,1 0, 0, 0, 0,0 0,1 0, 0, 0, 0, 0,0 0, 0,0 0, 0, 0, 0, 0,1 0, 0, 0,1 0, 0, 0, 0,1 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,1 1,00,0,0,0,0,0,0 1,1 1, 1, 1, 1,1 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,0 1, 1, 1,1 1,0 1,1 1,0 1,1 1,1 1, 1, 1, 1, 1, 1,1 1,1 1,1 1, 1, 1,1 0, 0, 0,0 0, 0, 0,0 0,0 0,1 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0 0, 0,0 0, 0, 0,0 0,0 0,0 0,1 0,1 0,1 0,0 0, 0, 0, 0, 0,1 0,1 0, 0, 0, 0, 0, 1,00,00,0,0,00 1,1 1, 1, 1, 1, 1,0 1,1 1, 1,0 1, 1,1 1,00 1, 1,0 1, 1, 1, 1, 1,1 1,0 1,00 1, 1, 1, 1, 1, 1,1 1,1 1,1 1, 1, 1,1 1,

. sz. melléklet A standard normális eloszlású valószínüségi változó ( ) e 1 sűrűségfüggvényének értékei s 0 1 0,0 0,1 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1,0 1,1 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,,0,1,,,,,,,,,0,1,,,,,,,, 0, 0,0 0, 0,1 0, 0,1 0, 0,1 0, 0,1 0,0 0,1 0,1 0, 0,1 0,1 0,1 0,00 0,00 0,0 0,00 0,00 0,0 0,0 0,0 0,01 0,01 0,0 0,00 0,000 0,00 0,00 0,00 0,001 0,001 0,000 0,000 0,000 0, 0, 0,0 0,0 0, 0,0 0,1 0,1 0, 0, 0, 0,1 0, 0, 0,1 0,1 0, 0,0 0,0 0,0 0,0 0,01 0,0 0,0 0,01 0,0 0,01 0,01 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,001 0,001 0,000 0,000 0,000 0, 0,1 0, 0,0 0, 0, 0, 0,0 0,0 0,1 0,1 0, 0,1 0,1 0,1 0,1 0, 0,00 0,01 0,0 0,01 0,0 0,0 0,00 0,01 0,01 0,01 0,00 0,00 0,00 0,00 0,001 0,00 0,001 0,001 0,000 0,000 0,000 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,1 0,0 0, 0, 0, 0, 0,1 0,1 0,1 0,1 0, 0,0 0,0 0,00 0,00 0,01 0,0 0,0 0,00 0,01 0,01 0,00 0,00 0,00 0,000 0,000 0,00 0,001 0,00 0,000 0,000 0,000 0, 0,1 0, 0, 0,1 0, 0,1 0,0 0,0 0, 0, 0,0 0,1 0,1 0, 0, 0,0 0,0 0,0 0,00 0,0 0,00 0,0 0,0 0,00 0,01 0,01 0,00 0,001 0,00 0,00 0,00 0,001 0,001 0,00 0,000 0,000 0,000 0, 0, 0, 0, 0,0 0, 0,0 0,0 0,0 0,1 0, 0,0 0,1 0,10 0,1 0,0 0, 0,0 0,01 0,0 0,0 0,0 0,01 0,0 0,01 0,01 0,0 0,001 0,00 0,001 0,00 0,00 0,000 0,001 0,00 0,000 0,000 0,000 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0 0, 0, 0,1 0, 0,0 0,10 0,1 0,1 0, 0,0 0,0 0,00 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,01 0,0 0,0 0,00 0,00 0,000 0,00 0,00 0,000 0,001 0,00 0,000 0,000 0,0 0, 0, 0, 0, 0,1 0,1 0, 0, 0, 0,1 0,01 0, 0, 0,1 0, 0,0 0,0 0,01 0,0 0,0 0,0 0,00 0,01 0,01 0,01 0,0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,001 0,001 0,00 0,000 0,000 0, 0, 0, 0,1 0, 0, 0,1 0, 0,0 0, 0, 0,1 0,1 0,1 0,1 0, 0,0 0,01 0,0 0,0 0,0 0,01 0,0 0,0 0,01 0,01 0,01 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,001 0,001 0,000 0,000 0,000 0,0001 0, 0,1 0, 0, 0, 0, 0,1 0,0 0, 0, 0,0 0,1 0,1 0, 0, 0, 0,0 0,00 0,0 0,01 0,0 0,0 0,00 0,0 0,010 0,01 0,0 0,001 0,001 0,00 0,00 0,00 0,001 0,001 0,000 0,000 0,000 0,0001