حساب التوزيع الطبيعي
حدد كثافة الاحتمالات والاحتمالات التراكمية لقيمة عادية.
النتائج تحديث كما تكتب.
عن هذه الحاسبة
the standard-normal distribution, the probability density at x is equal to the cumulative probability P(X ≤ x) (the area under the curve to the left). The right-tail probability P(X ≥ x) is equal to the equivalent z-score. The probability density at x is equal to the cumulative probability P(X ≤ x) (the area under the curve to the left). The right-tail probability P(X ≥ x) is equal to the equivalent z-score. The probability density at x is equal to the standard-normal distribution. The normal distribution is a symmetric bell curve that describes heights, measurement errors, test scores and countless other natural quantities. Given a value x, a mean μ and a standard deviation σ, this calculator returns the probability density at x, the cumulative probability P(X ≤ x) (the area under the curve to the left), the right-tail probability
الأسئلة المتكررة
ما هو الفرق بين الوثيقة المصورة والوثيقة المصورة المجمعة؟
إن كثافة الاحتمال (pdf) هي ارتفاع منحنى الجرس عند x؛ وهي ليست احتمالاً في حد ذاتها. والتوزيع التراكمي (cdf) هو المساحة تحت المنحنى حتى x، والتي تعطي احتمال وجود قيمة عند x أو أقل.
لماذا احتمال وجود قيمة دقيقة صفر؟
بالنسبة للتوزيع المستمر مثل التوزيع الطبيعي، فإن أي نقطة واحدة دقيقة لها احتمال صفري - فقط النطاقات لديها احتمال غير صفري. لهذا السبب نذكر الكثافة في x والمساحة التراكمية بدلا من P (X = x).
ما هي قاعدة 68-95-99.7؟
في حالة التوزيع الطبيعي، يقع نحو 68% من القيم ضمن انحراف معياري واحد من المتوسط، و95% ضمن انحرافين معياريين، و99.7% ضمن ثلاثة انحرافات معيارية. وهي طريقة سريعة للحكم على مدى عدم اعتيادية القيمة من دون حساب المساحة على وجه التحديد.
كيف أجد الاحتمال بين قيمتين؟
يدرج القيمة الدنيا كـ x والقيمة العليا كـ x₂؛ وتعيد الآلة الحاسبة P(x ≤ X ≤ x₂) بطرح الاحتمال التراكمي في النقطة الدنيا من الاحتمال التراكمي في النقطة العليا.
ما هو الفرق بين التوزيع الطبيعي والتوزيع الطبيعي القياسي؟
إن النموذج الطبيعي القياسي هو مجرد التوزيع الطبيعي مع متوسط يساوي صفرا وانحراف معياري يساوي واحدا. وتحويل أي قيمة إلى علامة Z يجعلها تظهر على النموذج الطبيعي القياسي، وهو ما يجعل هذه الأداة تحسب الاحتمالات لأي μ و σ.
هل يجب أن تكون بياناتي طبيعية تماماً؟
لا توجد بيانات حقيقية طبيعية تماماً، ولكن النتائج يمكن الاعتماد عليها عندما تكون البيانات على شكل جرس تقريباً ومتناظرة. وبالنسبة للبيانات المضللة بشدة أو ذات التيل الثقيل فإن الاحتمالات تكون تقريبية فقط.
API - استخدام هذا الحاسب من الشفرة
استدعاء هذه الحاسبة كنقطة نهاية JSON مجانية - لا مفتاح مطلوب. إرسال قيم الحقل أدناه كبارامترات الاستفسار أو JSON. أي شيء تحذفه يستخدم نفس الافتراض الذي تم ملء هذه الصفحة مسبقاً به؛ البارامترات غير المعروفة هي 400، لا صفر صامت أبداً. اقرأ كامل وثائق API →
نقطة النهاية
GET https://calculator.free/api/v1/normal-distribution/curl
curl "https://calculator.free/api/v1/normal-distribution/?x=120&mean=100&sd=15"JavaScript fetch()
const r = await fetch(
"https://calculator.free/api/v1/normal-distribution/?" + new URLSearchParams({
"x": "120",
"mean": "100",
"sd": "15"
}));
const data = await r.json();
console.log(data.results);النتائج هي تقديرات للتوجيه العام فقط، وليس المشورة المالية أو الطبية أو الضريبية.