Difference between revisions of "Aufgaben:Exercise 3.6Z: Examination Correction"

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{{quiz-Header|Buchseite=Stochastische Signaltheorie/Gaußverteilte Zufallsgröße
+
{{quiz-Header|Buchseite=Theory_of_Stochastic_Signals/Gaussian_Distributed_Random_Variables
 
}}
 
}}
  
[[File:P_ID148__Sto_Z_3_6.png|right|frame|Gaußsche Fehlerintegrale <br>${\rm \phi}(x)$ und ${\rm Q}(x)$]]
+
[[File:P_ID148__Sto_Z_3_6.png|right|frame|Table for &nbsp;${\rm \phi}(x)$&nbsp; and&nbsp; ${\rm Q}(x)$]]
An einer Pr&uuml;fung an der TU M&uuml;nchen haben $1000$ Studentinnen und Studenten teilgenommen. Ab der Note &bdquo;4.0&rdquo; gilt die Pr&uuml;fung als bestanden. Die Pr&uuml;fungsordnung sieht folgende Noten vor:
+
In an exam at the TU Munich&nbsp; $1000$&nbsp; students participated.&nbsp; From the grade&nbsp; "4.0"&nbsp; upwards up to&nbsp; "1.0"&nbsp; the exam is considered to be passed.&nbsp; The exam regulations provide for the following grades:
 
:$$1.0, \ 1.3, \ 1.7, \ 2.0, \ 2.3, \ 2.7, \ 3.0, \ 3.3, \ 3.7, \ 4.0, \ 4.3, \ 4.7, \ 5.0.$$
 
:$$1.0, \ 1.3, \ 1.7, \ 2.0, \ 2.3, \ 2.7, \ 3.0, \ 3.3, \ 3.7, \ 4.0, \ 4.3, \ 4.7, \ 5.0.$$
Weiter ist bei der Aufgabe zu berücksichtigen:
+
Further,&nbsp; the exercise must take into account:
*Die maximal erreichbare Punktzahl betrug $100$. Der beste Student erreichte $88$ Punkte.
+
*The maximum achievable score is&nbsp; $100$.&nbsp; The best student achieved&nbsp; $88$&nbsp; points.
*Aufgrund der relativ gro&szlig;en Teilnehmerzahl ergibt sich f&uuml;r die erreichte Punktzahl &ndash; dies sei die Zufallsgr&ouml;&szlig;e $z$ &ndash; mit guter N&auml;herung eine [[Stochastische_Signaltheorie/Gaußverteilte_Zufallsgröße#Wahrscheinlichkeitsdichte-_und_Verteilungsfunktion|Gau&szlig;verteilung]] mit Mittelwert $m_z = 60$ und Streuung (Standardabweichung) $\sigma_z = 10$.
+
*Due to the relatively large number of participants,&nbsp; the achieved score &ndash; this is the random variable&nbsp; $z$&nbsp; &ndash; has with good approximation a&nbsp; [[Theory_of_Stochastic_Signals/Gaussian_Distributed_Random_Variables#Probability_density_function_.26_cumulative_density_function|Gaussian distribution]]&nbsp; with mean&nbsp; $m_z = 60$&nbsp; and standard deviation&nbsp;  $\sigma_z = 10$.
*Bei der Korrektur wurden nicht nur ganze Punktezahlen vergeben, sondern auch (beliebige) Zwischenwerte, so dass man die Zufallsgröße $z$ mit guter N&auml;herung als &bdquo;kontinuierlich&rdquo; auffassen kann.
+
*In the correction,&nbs
 +
p; not only whole scores were assigned,&nbsp; but also&nbsp; (arbitrary)&nbsp; intermediate&nbsp; values, so that the random variable&nbsp; $z$&nbsp; can be taken as&nbsp; "continuous valued"&nbsp; with good approximation.
  
  
F&uuml;r die Bewertung werden als Richtlinien vorgegeben:
+
For scoring,&nbsp; the guidelines given are:
*Auch mit sechs Punkten weniger als der Beste (ab $82$ Punkten) soll man &bdquo;1.0&rdquo; bekommen.
+
*Even with six points less than the best&nbsp; $($so from&nbsp; $82$&nbsp; points$)$&nbsp; one shall get&nbsp; "1.0".
*Hat man $46\%$ der Gesamtpunktzahl erreicht, so hat man die Pr&uuml;fung bestanden.
+
*If one reaches&nbsp; $46\%$&nbsp; of the total score,&nbsp; one has passed the exam.
*Die Punkte/Noten-Zuordnung soll linear erfolgen.
+
*The points/grades assignment shall be linear.
  
  
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''Hinweise:''
+
Hints:
*Die Aufgabe gehört zum  Kapitel [[Stochastische_Signaltheorie/Gaußverteilte_Zufallsgröße|Gaußverteilte Zufallsgrößen]].
+
*The exercise belongs to the chapter&nbsp; [[Theory_of_Stochastic_Signals/Gaussian_Distributed_Random_Variables|Gaussian distributed random variables]].  
+
*The&nbsp; "Gaussian distribution"&nbsp; is often called&nbsp; "normal distribution".&nbsp; This is not quite correct:  
*Gerade im Schulbereich wird die &bdquo;Gaußverteilung&rdquo; oft als  &bdquo;Normalverteilung&rdquo; bezeichnet. Dies ist nicht ganz korrekt:  
+
*A normally distributed random variable&nbsp; $z$&nbsp; does have a Gaussian PDF and CDF,&nbsp; but always with mean&nbsp; $m_z = 0$&nbsp; and standard deviation&nbsp; $\sigma_z = 1$.  
*Eine normalverteilte Zufallsgröße $z$ hat zwar eine Gaußsche WDF und VTF, jedoch mit Mittelwert $m_z = 0$ und Streuung $\sigma_z = 1$.  
 
  
  
===Fragebogen===
+
===Questions===
  
 
<quiz display=simple>
 
<quiz display=simple>
{Welche Kriterien sind bei der Aufgabenerstellung zu beachten, damit die Punktezahl  &bdquo;etwa eine Normalverteilung&rdquo; ergeben wird?
+
{What criteria should be considered in problem creation so that the grades will result in&nbsp; "approximately a normal distribution"?
 
|type="[]"}
 
|type="[]"}
+ Es gibt viele Pr&uuml;fungsteilnehmer.
+
+ There are many exam participants.
- Die Teilaufgaben h&auml;ngen in starkem Ma&szlig;e voneinander ab.
+
- The subproblems depend on each other to a large extent.
+ Es gibt viele unabh&auml;ngige Aufgaben.
+
+ There are many independent problems.
- Die Pr&uuml;fung besteht aus einer einzigen Frage mit Ja/Nein-Antwort.
+
- The exam consists of a single yes/no question.
  
  
{Wieviele Teilnehmer werden voraussichtlich mit „1.0“ abschlie&szlig;en?
+
{How many examinees are expected to score&nbsp; "1.0"?
 
|type="{}"}
 
|type="{}"}
 
$N_\text{1.0} \ = \ $ { 14 3% }
 
$N_\text{1.0} \ = \ $ { 14 3% }
  
  
{Wieviele Teilnehmer werden die Prüfung  wohl nicht bestehen? <br>Ber&uuml;cksichtigen Sie, dass man $z$ als kontinuierliche Zufallsgr&ouml;&szlig;e auffassen kann.
+
{How many examinees are likely to fail the exam?&nbsp; Take into account that&nbsp; $z$&nbsp; can be taken as a continuous valued  random variable.
 
|type="{}"}
 
|type="{}"}
$N_\text{4.3 ... 5.0}  \ = \ $ { 81 3% }
+
$N_\text{4.3 ... 5.0}  \ = \ $ { 81 3% }
  
  
{Legen Sie die Punkte/Noten&ndash;Zuordnung fest. Ab wann bekommt man eine „3.0“? <br>Wieviele Pr&uuml;fungsteilnehmer werden diese Note erhalten?
+
{Specify the points/grades assignment.&nbsp; At what point do you get a&nbsp; "3.0"?&nbsp; How many examinees will get this grade?
 
|type="{}"}
 
|type="{}"}
$N_\text{3.0} \ = \ $ { 159 3% }
+
$N_\text{3.0} \ = \ $ { 159 3% }
  
  
{Wieviele Teilnehmer erhalten voraussichtlich die Note „2.7“? <br>Begründen Sie, warum genau so viele Prüflinge die Note „3.3“ bekommen werden.
+
{How many examinees are expected to receive the grade "2.7"?&nbsp; Justify why exactly that many examinees will receive the grade&nbsp; "3.3".
 
|type="{}"}
 
|type="{}"}
$N_\text{2.7}  \ = \ $ { 146 3% }
+
$N_\text{2.7}  \ = \ $ { 146 3% }
  
  
{Welche Mittelnote wird sich bei dieser Pr&uuml;fung ergeben? <br>Ber&uuml;cksichtigen Sie zur L&ouml;sung dieser Teilaufgabe das Ergebnis von '''(5)'''.
+
{What will be the mean grade on this exam?&nbsp; Consider the result of subtask&nbsp; '''(5)''' to solve this subtask.
 
|type="{}"}
 
|type="{}"}
$\rm Mittelnote \ = \ $ { 3 3% }
+
$\rm mean\hspace{0.15cm}grade \ = \ $ { 3 3% }
 
 
  
 
</quiz>
 
</quiz>
  
===Musterlösung===
+
===Solution===
 
{{ML-Kopf}}
 
{{ML-Kopf}}
'''(1)'''&nbsp; Richtig sind <u>die Lösungsvorschläge 1 und 3</u>:
+
'''(1)'''&nbsp; Correct are&nbsp; <u>the solutions 1 and 3</u>:
*Nach dem zentralen Grenzwertsatz erh&auml;lt man f&uuml;r die Summe vieler unabh&auml;ngiger Gr&ouml;&szlig;en eine Gau&szlig;verteilung.
+
*According to the central limit theorem,&nbsp; a Gaussian distribution is obtained for the sum of many independent quantities.
*Im Umkehrschluss ergibt sich bei nur wenigen und dazu noch abh&auml;ngigen Aufgaben keine Gaußverteilung.  
+
*Conversely,&nbsp; if there are only a few dependent tasks,&nbsp; there is no Gaussian distribution.  
*Eine einzige Ja/Nein-Frage f&uuml;hrt zu einer Zweipunktverteilung (0 Punkte oder Maximalpunktzahl).  
+
*A single yes/no question leads to a two-point distribution&nbsp; ($0$ points or maximum number of points).  
*Auch bei Einhaltung dieser Gebote wird man bei sehr wenigen Teilnehmern nicht mit einer &bdquo;Normalverteilung&rdquo; rechnen k&ouml;nnen.
+
*Even if these imperatives are followed,&nbsp; a Gaussian distribution will not be expected for very few participants.
  
  
  
'''(2)'''&nbsp; Man bekommt eine &bdquo;1.0&rdquo; mit $82$ Punkten oder mehr. Deshalb gilt mit Mittelwert $m_z = 60$ und Streuung  $\sigma_z = 10$:
+
 
 +
'''(2)'''&nbsp; One gets a&nbsp; "1.0"&nbsp; with&nbsp; $82$&nbsp; points or more.&nbsp;
 +
*Therefore,&nbsp; with the mean&nbsp; $m_z = 60$&nbsp; and the standard deviation&nbsp; $\sigma_z = 10$:
 
:$$\rm Pr(\it z\ge \rm 82)=\rm Q\Bigg(\frac{\rm 82-60}{\rm 10}\Bigg)=\rm Q(\rm 2.2)
 
:$$\rm Pr(\it z\ge \rm 82)=\rm Q\Bigg(\frac{\rm 82-60}{\rm 10}\Bigg)=\rm Q(\rm 2.2)
 
\hspace{0.15cm}{=\rm 0.0139}.$$
 
\hspace{0.15cm}{=\rm 0.0139}.$$
Bei tausend Teilnehmern folgt daraus $N_\text{1.0}\hspace{0.15cm}\underline{= 14}$.
+
*For a thousand participants,&nbsp; it follows&nbsp; $N_\text{1.0}\hspace{0.15cm}\underline{= 14}$.
 +
 
  
  
'''(3)'''&nbsp; Mit weniger als $46$ Punkten hat man die Pr&uuml;fung nicht bestanden:
+
'''(3)'''&nbsp; With less than&nbsp; $46$&nbsp; points, one has failed the exam:
 
:$$\rm Pr(\it z<\rm 46)=\rm Pr(\it z \le \rm 46)=\rm \phi\Bigg(\frac{\rm 46-60}{\rm 10}\Bigg)=\rm \phi(\rm -1.4)=\rm Q(\rm 1.4)=\rm 0.0807.$$
 
:$$\rm Pr(\it z<\rm 46)=\rm Pr(\it z \le \rm 46)=\rm \phi\Bigg(\frac{\rm 46-60}{\rm 10}\Bigg)=\rm \phi(\rm -1.4)=\rm Q(\rm 1.4)=\rm 0.0807.$$
Also m&uuml;ssen wohl <u>81 Studenten nochmals antreten</u>.
+
*So&nbsp; <u>81 students have to compete again</u>.
 +
 
  
  
'''(4)'''&nbsp; Die Punktedifferenz $82 - 46 = 36$ muss auf neun Notenstufen (1.3, ... , 4.0) aufgeteilt werden.  
+
'''(4)'''&nbsp; The difference in points&nbsp; $82 - 46 = 36$&nbsp; must be divided among nine grade intervals&nbsp; $(1.3$, ... , $4.0)$.  
*Jedes Intervall umfasst somit $4$ Punkte.  
+
*Each interval thus comprises&nbsp; $4$&nbsp; points.  
*Beispielsweise erh&auml;lt man die Note &bdquo;, wenn man $58$ bis $62$ Punkte erreicht.  
+
*For example,&nbsp; one receives a grade of&nbsp; "3.0"&nbsp; if one has&nbsp; $58$&nbsp; to&nbsp; $62$&nbsp; points.  
*Die Wahrscheinlichkeit, dass die Punktzahl in diesem Bereich liegt, ergibt sich zu
+
*The probability that the grade is in this range is given by
 
:$$\rm Pr(\rm 58 <\it z<\rm 62)=\rm \phi\Bigg(\frac{\rm 62-60}{\rm 10}\Bigg)-\rm \phi\Bigg(\frac{\rm 58-60}{\rm 10}\Bigg).$$
 
:$$\rm Pr(\rm 58 <\it z<\rm 62)=\rm \phi\Bigg(\frac{\rm 62-60}{\rm 10}\Bigg)-\rm \phi\Bigg(\frac{\rm 58-60}{\rm 10}\Bigg).$$
  
Unter Ausnutzung der Symmetrie erh&auml;lt man:
+
*Taking advantage of the symmetry,&nbsp; one obtains:
:$$\rm Pr(\rm 58 <\it z<\rm 62) = \rm \phi(\rm 0.2)-\rm \phi(\rm -0.2) = \rm 0.5792-\rm 0.4207=0.1587\hspace{0.2cm}\hspace{0.15cm}\underline{(159 \hspace{0.1cm}\rm Teilnehmer)}.$$
+
:$$\rm Pr(\rm 58 <\it z<\rm 62) = \rm \phi(\rm 0.2)-\rm \phi(\rm -0.2) = \rm 0.5792-\rm 0.4207=0.1587\hspace{0.2cm}\hspace{0.15cm}\underline{(159 \hspace{0.1cm}\rm participants)}.$$
  
''Anmerkungen:''
+
Notes:
*$z$ ist als kontinuierliche Zufallsgröße aufzufassen. Deshalb ist die Punktzahl $62$ gleichzeitig die obere Grenze für den &bdquo;3.0&rdquo;&ndash;Bereich als auch die untere Grenze für die Note &bdquo;2.7&rdquo; ist.  
+
*$z$&nbsp; is to be taken as a continuous valued random variable.&nbsp;
*Wäre $z$ nur ganzzahlig, so müsste $62$ je nach Stimmung des Korrektors  entweder der Note &bdquo;2.7&rdquo; oder der Note &bdquo;3.0&rdquo; zugeordnet werden.
+
*Therefore,&nbsp; the score&nbsp; $62$&nbsp; is simultaneously the upper bound for the grade&nbsp; "3.0"&nbsp; as well as the lower bound for the grade&nbsp; "2.7."
 +
*If&nbsp; $z$&nbsp; were only an integer,&nbsp; then&nbsp; $62$&nbsp; would have to be assigned to either the&nbsp; "2.7"&nbsp; grade or the&nbsp; "3.0"&nbsp; grade,&nbsp; depending on the mood of the corrector.&nbsp;
 +
*Of course,&nbsp; this would have to be done in the same way for all examinees.
  
  
'''(5)'''&nbsp; Analog zur Musterl&ouml;sung der Teilaufgabe '''(4)''' gilt f&uuml;r die Note &bdquo;2.7&rdquo;:
+
 
 +
'''(5)'''&nbsp; Analogous to the solution of the subtask&nbsp; '''(4)'''&nbsp; applies to the grade&nbsp; "2.7":
 
:$$\rm Pr(\rm 62 <\it z<\rm 66)=\rm \phi(\rm 0.6)-\rm \phi(\rm 0.2)=\rm 0.7257-\rm 0.5792=0.1465.$$
 
:$$\rm Pr(\rm 62 <\it z<\rm 66)=\rm \phi(\rm 0.6)-\rm \phi(\rm 0.2)=\rm 0.7257-\rm 0.5792=0.1465.$$
  
Aus Symmetriegr&uuml;nden erh&auml;lt man f&uuml;r die Note &bdquo;3.3&rdquo; den gleichen Wert:
+
*For reasons of symmetry,&nbsp; the same value is obtained for the grade&nbsp; "3.3":
 
:$$\rm Pr(\rm 54 <\it z<\rm 58)=\rm \phi(-\rm 0.2)-\rm \phi(-\rm 0.6)= \rm Q(\rm 0.2)-\rm Q(\rm 0.6)=\rm 0.1465.$$
 
:$$\rm Pr(\rm 54 <\it z<\rm 58)=\rm \phi(-\rm 0.2)-\rm \phi(-\rm 0.6)= \rm Q(\rm 0.2)-\rm Q(\rm 0.6)=\rm 0.1465.$$
  
Also erhalten <u>je 146 Teilnehmer die Note &bdquo;2.7&rdquo; bzw. &bdquo;3.3&rdquo;</u>.
+
*So&nbsp; <u>each 146 participants receive a grade of&nbsp; "2.7"&nbsp; or&nbsp; "3.3"</u>.
 +
 
  
  
'''(6)'''&nbsp; Mit der hier getroffenen Punkte&ndash;Noten&ndash;Zuordnung sind nicht nur die Punkte um $m_z = 60$ symmetrisch verteilt, sondern auch die Noten um „3.0“. Es gibt
+
'''(6)'''&nbsp; With the points/grade assignment made here,&nbsp; not only the points are distributed around&nbsp; $m_z = 60$&nbsp; symmetrically,&nbsp; but also the scores around&nbsp; "3.0".&nbsp; There are
*genau so viele „2.7“ wie „3.3“ (um $±0.3$ von $3.0$ entfernt),  
+
*exactly as many&nbsp; "2.7"s&nbsp; as&nbsp; "3.3"s&nbsp; $($around&nbsp; $±0.3$&nbsp; away from&nbsp; $3.0$&nbsp;$)$,  
*genau so viele „2.3“ wie „3.7“ ($3.0 ±0.7$), und
+
*exactly as many&nbsp; "2.3 "s&nbsp; as&nbsp; "3.7"s&nbsp; $(3.0 ±0.7)$, and
*genau so viele „1.0“ wie „5.0“.  
+
*exactly as many&nbsp; "1.0 "s&nbsp; as&nbsp; "5.0 "s.  
  
  
Deshalb ergibt sich die $\rm Mittelnote \hspace{0.15cm}\underline{ 3.0}$.
+
Therefore,&nbsp; the&nbsp; $\rm mean\hspace{0.15cm} grade\hspace{0.15cm}\underline{ 3.0}$&nbsp; results.
  
 
{{ML-Fuß}}
 
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[[Category:Aufgaben zu Stochastische Signaltheorie|^3.5 Gaußverteilte Zufallsgröße^]]
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[[Category:Theory of Stochastic Signals: Exercises|^3.5 Gaussian Random Variable^]]

Latest revision as of 17:05, 17 February 2022

Table for  ${\rm \phi}(x)$  and  ${\rm Q}(x)$

In an exam at the TU Munich  $1000$  students participated.  From the grade  "4.0"  upwards up to  "1.0"  the exam is considered to be passed.  The exam regulations provide for the following grades:

$$1.0, \ 1.3, \ 1.7, \ 2.0, \ 2.3, \ 2.7, \ 3.0, \ 3.3, \ 3.7, \ 4.0, \ 4.3, \ 4.7, \ 5.0.$$

Further,  the exercise must take into account:

  • The maximum achievable score is  $100$.  The best student achieved  $88$  points.
  • Due to the relatively large number of participants,  the achieved score – this is the random variable  $z$  – has with good approximation a  Gaussian distribution  with mean  $m_z = 60$  and standard deviation  $\sigma_z = 10$.
  • In the correction,&nbs

p; not only whole scores were assigned,  but also  (arbitrary)  intermediate  values, so that the random variable  $z$  can be taken as  "continuous valued"  with good approximation.


For scoring,  the guidelines given are:

  • Even with six points less than the best  $($so from  $82$  points$)$  one shall get  "1.0".
  • If one reaches  $46\%$  of the total score,  one has passed the exam.
  • The points/grades assignment shall be linear.




Hints:

  • The exercise belongs to the chapter  Gaussian distributed random variables.
  • The  "Gaussian distribution"  is often called  "normal distribution".  This is not quite correct:
  • A normally distributed random variable  $z$  does have a Gaussian PDF and CDF,  but always with mean  $m_z = 0$  and standard deviation  $\sigma_z = 1$.


Questions

1

What criteria should be considered in problem creation so that the grades will result in  "approximately a normal distribution"?

There are many exam participants.
The subproblems depend on each other to a large extent.
There are many independent problems.
The exam consists of a single yes/no question.

2

How many examinees are expected to score  "1.0"?

$N_\text{1.0} \ = \ $

3

How many examinees are likely to fail the exam?  Take into account that  $z$  can be taken as a continuous valued random variable.

$N_\text{4.3 ... 5.0} \ = \ $

4

Specify the points/grades assignment.  At what point do you get a  "3.0"?  How many examinees will get this grade?

$N_\text{3.0} \ = \ $

5

How many examinees are expected to receive the grade "2.7"?  Justify why exactly that many examinees will receive the grade  "3.3".

$N_\text{2.7} \ = \ $

6

What will be the mean grade on this exam?  Consider the result of subtask  (5) to solve this subtask.

$\rm mean\hspace{0.15cm}grade \ = \ $


Solution

(1)  Correct are  the solutions 1 and 3:

  • According to the central limit theorem,  a Gaussian distribution is obtained for the sum of many independent quantities.
  • Conversely,  if there are only a few dependent tasks,  there is no Gaussian distribution.
  • A single yes/no question leads to a two-point distribution  ($0$ points or maximum number of points).
  • Even if these imperatives are followed,  a Gaussian distribution will not be expected for very few participants.



(2)  One gets a  "1.0"  with  $82$  points or more. 

  • Therefore,  with the mean  $m_z = 60$  and the standard deviation  $\sigma_z = 10$:
$$\rm Pr(\it z\ge \rm 82)=\rm Q\Bigg(\frac{\rm 82-60}{\rm 10}\Bigg)=\rm Q(\rm 2.2) \hspace{0.15cm}{=\rm 0.0139}.$$
  • For a thousand participants,  it follows  $N_\text{1.0}\hspace{0.15cm}\underline{= 14}$.


(3)  With less than  $46$  points, one has failed the exam:

$$\rm Pr(\it z<\rm 46)=\rm Pr(\it z \le \rm 46)=\rm \phi\Bigg(\frac{\rm 46-60}{\rm 10}\Bigg)=\rm \phi(\rm -1.4)=\rm Q(\rm 1.4)=\rm 0.0807.$$
  • So  81 students have to compete again.


(4)  The difference in points  $82 - 46 = 36$  must be divided among nine grade intervals  $(1.3$, ... , $4.0)$.

  • Each interval thus comprises  $4$  points.
  • For example,  one receives a grade of  "3.0"  if one has  $58$  to  $62$  points.
  • The probability that the grade is in this range is given by
$$\rm Pr(\rm 58 <\it z<\rm 62)=\rm \phi\Bigg(\frac{\rm 62-60}{\rm 10}\Bigg)-\rm \phi\Bigg(\frac{\rm 58-60}{\rm 10}\Bigg).$$
  • Taking advantage of the symmetry,  one obtains:
$$\rm Pr(\rm 58 <\it z<\rm 62) = \rm \phi(\rm 0.2)-\rm \phi(\rm -0.2) = \rm 0.5792-\rm 0.4207=0.1587\hspace{0.2cm}\hspace{0.15cm}\underline{(159 \hspace{0.1cm}\rm participants)}.$$

Notes:

  • $z$  is to be taken as a continuous valued random variable. 
  • Therefore,  the score  $62$  is simultaneously the upper bound for the grade  "3.0"  as well as the lower bound for the grade  "2.7."
  • If  $z$  were only an integer,  then  $62$  would have to be assigned to either the  "2.7"  grade or the  "3.0"  grade,  depending on the mood of the corrector. 
  • Of course,  this would have to be done in the same way for all examinees.


(5)  Analogous to the solution of the subtask  (4)  applies to the grade  "2.7":

$$\rm Pr(\rm 62 <\it z<\rm 66)=\rm \phi(\rm 0.6)-\rm \phi(\rm 0.2)=\rm 0.7257-\rm 0.5792=0.1465.$$
  • For reasons of symmetry,  the same value is obtained for the grade  "3.3":
$$\rm Pr(\rm 54 <\it z<\rm 58)=\rm \phi(-\rm 0.2)-\rm \phi(-\rm 0.6)= \rm Q(\rm 0.2)-\rm Q(\rm 0.6)=\rm 0.1465.$$
  • So  each 146 participants receive a grade of  "2.7"  or  "3.3".


(6)  With the points/grade assignment made here,  not only the points are distributed around  $m_z = 60$  symmetrically,  but also the scores around  "3.0".  There are

  • exactly as many  "2.7"s  as  "3.3"s  $($around  $±0.3$  away from  $3.0$ $)$,
  • exactly as many  "2.3 "s  as  "3.7"s  $(3.0 ±0.7)$, and
  • exactly as many  "1.0 "s  as  "5.0 "s.


Therefore,  the  $\rm mean\hspace{0.15cm} grade\hspace{0.15cm}\underline{ 3.0}$  results.