Общо разпределение
Намерете вероятностната плътност и кумулативна вероятност за нормална стойност.
Резултатите актуализират като пишете.
За този калкулатор
Нормалното (гаусово) разпределение е класичната крива на симетричното звънеца, която описва височините, грешките в измерването, резултатите от изпитването и безброй други природни количества. Като се има предвид стойността x, средната μ и стандартното отклонение Δ, този калкулатор връща плътността на вероятността при x, кумулативната вероятност P(X ≤ x) (териториалната площ под кривата вляво), правото-тайловата вероятност P(X ≥ x) и еквивалентната вероятност z-скора и изчислява кривата. Вътре той преобразява x в z-score, z = (x− μ) /. След това оценява стандартното нормално кумулативно разпределение с точно сближение на x 120 (0,0-x) и 9,9% контролното ниво на p−R2 (0%) е за контролен инструментът ≥ ≤ ≤120 и
Често задавани въпроси
Каква е разликата между pdf и CDF?
Вероятностната плътност (pdf) е височината на кривата на звънеца при x; тя не е само по себе си вероятност. Кумулативното разпределение (cdf) е площта под кривата до x, която дава вероятност за стойност при или под х.
Защо е точното ниво на стойност нула?
За непрекъснато разпределение като нормалното, всяка една точна точка има нулева вероятност – само обхватите имат ненулева вероятност. Ето защо ние докладваме плътността при х и кумулативната площ, вместо P(X = x).
Какво е правилото 68-95-99-7?
За нормално разпределение около 68% от стойностите се намират в рамките на едно стандартно отклонение от средната стойност, 95% в рамките на две и 99.7% в рамките на три. Това е бърз начин да се прецени колко необичайна е стойността без да се изчисли точната площ.
Как да намеря вероятността между две стойности?
Въведете долната стойност като x и горната стойност като x2; калкулаторът връща P(x ≤ X ≤ x2) като изваждате кумулативната вероятност в долната точка от тази в горната точка.
Каква е разликата между нормалното разпределение и стандартното нормално?
Стандартният нормален е просто нормалното разпределение със средно 0 и стандартно отклонение от 1. Преобразуване на всяка стойност към Z-core го карта на стандартния нормален, така че този инструмент изчислява вероятности за всеки μ и λ.
Данните ми трябва ли да са напълно нормални?
Няма реални данни е точно нормално, но резултатите са надеждни, когато данните са грубо форма на звънец и симетричен. За силно изкривени или тежки реагиенти вероятностите са само приблизителни.
API — използвайте този калкулатор от код
Наречете този калкулатор безплатно JSON крайна точка — няма нужда от ключ. Изпрати стойностите на полето по-долу като параметри на запитване или JSON. Всичко, което опуснете използва по същия стандарт тази страница е предварително напълнена с; неизвестен параметър е 400, никога не мълчаливо нула. Прочетете всички API доц. →
Крайна точка
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);Резултатите са прогнози за общи насоки, а не за финансови, медицински или данъчни съвети.