Aloha :)
Du kannst eine normal-verteilte Zufallsvariable \(X\) mit Erwartungswert \(\mu\) und Standardabweichung \(\sigma\) zu einer Standard-normal-verteilten Zufallsvariable \(Z\) mit Erwartungswert \(0\) und Standardabweichung \(1\) transformieren:$$z=\frac{x-\mu}{\sigma}$$Damit kannst du dann die Standard-Normalverteilung \(\Phi(z)\) verwenden.
Die Standard-Normalverteilung \(\Phi(z)\) liefert die Wahrscheinlichkeit, mit der eine standardisierte normal-verteilte Zufallsvariable \(Z\) einen Wert kleiner als \(z\) hat:$$P(Z<z)=\Phi(z)$$Die Wahrscheinlichkeit, dass \(Z\) einen Wert zwischen \(z_1\) und \(z_2\) hat, beträgt:$$P(z_1<Z<z_2)=P(Z<z_2)-P(Z<z_1)=\Phi(z_2)-\Phi(z_1)$$Die Wahrscheinlichkeit, dass \(Z\) einen Wert größer als \(z\) hat, ist das Gegenereignis:$$P(Z>z)=1-\Phi(z)$$Oft hilfreich ist auch noch die Symmetrie:$$\Phi(z)+\Phi(-z)=1$$