Kalkulátor normální distribuce
Najděte hustotu pravděpodobnosti a kumulativní pravděpodobnost běžné hodnoty.
Aktualizace výsledků při psaní.
O této kalkulačce
Normální (Gaussova) distribuce je klasická symetrická křivka zvonu, která popisuje výšky, chyby měření, výsledky testů a nespočet dalších přirozených veličin. Vzhledem k hodnotě x, střední μ a směrodatné odchylky σ, tato kalkulačka vrací hustotu pravděpodobnosti při x, kumulativní pravděpodobnost P(X ≤ x) (oblast pod křivkou vlevo), pravoúhlé pravděpodobnosti P(X ≥ x) a ekvivalentní z-skóre, a vykresluje křivku. Interně převádí x na z-skóre, z = (x − μ) / σ, pak hodnotí standardní-normální kumulativní rozdělení s přesnou chybovou funkcí sbližování. Zadejte volitelné horní mez x2 získat rozsah pravděpodobnosti P(x ≤ X ≤ x2), počítá se jako rozdíl dvou kumulativních hodnot. Pracovaný příklad: pro distribuci s μ = 100 a σ = 15, hodnota x = 120 má z-score (120 − 100) rah 15 rah 13,53, takže PX ≤ 0,9% Pacha) je asi o 10,9% Pacth (== 10,8.
Často kladené otázky
Jaký je rozdíl mezi pdf a cdf?
Hustota pravděpodobnosti (pdf) je výška křivky zvonu při x; není to pravděpodobnost sama o sobě. Kumulativní rozdělení (cdf) je plocha pod křivkou až x, která dává pravděpodobnost hodnoty v x nebo pod x.
Proč je pravděpodobnost přesné hodnoty nula?
Pro kontinuální rozdělení jako normální, každý jednotlivý přesný bod má nulovou pravděpodobnost? pouze rozsahy mají non-nula pravděpodobnost. Proto jsme hlásit hustotu při x a kumulativní plochu spíše než P(X = x).
Jaké je pravidlo 68/95/99.7?
Pro normální rozdělení asi 68% hodnot leží v rámci jedné standardní odchylky průměru, 95% v rámci dvou a 99,7% ve třech. Je to rychlý způsob, jak posoudit, jak neobvyklá hodnota je bez výpočtu přesné oblasti.
Jak zjistím pravděpodobnost mezi dvěma hodnotami?
Zadejte nižší hodnotu jako x a horní hodnotu jako x2; kalkulačka vrací P(x ≤ X ≤ x2) odečtením kumulativní pravděpodobnosti v dolním bodě od hodnoty v horním bodě.
Jaký je rozdíl mezi normálním rozdělením a standardním normálním?
Standardní normální je jen normální rozdělení s průměrem 0 a směrodatnou odchylkou 1. Převést jakoukoli hodnotu na její z-skóre mapy na standardní normální, což je způsob, jak tento nástroj počítá pravděpodobnosti pro všechny μ a σ.
Musí být moje data naprosto normální?
Žádné reálné údaje nejsou úplně normální, ale výsledky jsou spolehlivé, když jsou údaje zhruba ve tvaru zvonu a symetrické. Pro silně zkreslené nebo těžké-sledované údaje jsou pravděpodobnosti jsou pouze přibližné.
API díru použijte tuto kalkulačku z kódu
Zavolejte tuto kalkulačku jako volný JSON cíl? není nutné žádný klíč. Odešlete hodnoty pole níže jako parametry dotazu nebo JSON. Cokoliv vynecháte používá stejný výchozí parametr, tato stránka je předplněná; neznámý parametr je 400, nikdy tichá nula. Přečtěte si všechny API dokumenty →
Konečný bod
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);Výsledky jsou odhady pouze pro obecné pokyny, nikoli finanční, lékařské nebo daňové poradenství.