Calcolatore di distribuzione normale
Trovare la densità di probabilità e la probabilità cumulativa di un valore normale.
Aggiornamento dei risultati durante la digitazione.
A proposito di questa calcolatrice
La distribuzione normale (gaussiana) è la classica curva di campana simmetrica che descrive altezze, errori di misura, punteggi di test e innumerevoli altre quantità naturali. Dato un valore x, un μ medio e una deviazione standard σ, questa calcolatrice restituisce la densità di probabilità a x, la probabilità cumulativa P(X ≤ x) (l'area sotto la curva a sinistra), la probabilità di destra P(X ≥ x) e l'equivalente z-score, e traccia la curva. Internomente converte x in un z-score, z = (x − μ) / σ, poi valuta la distribuzione cumulativa standard-normale con un'approssimazione precisa della funzione di errore. Inserisci un limite superiore opzionale x2 per ottenere la probabilità di z-score P(x ≤ X ≤ x2), calcolata come differenza dei due valori cumulativi. Esempio lavorato: per una distribuzione con μ = 100 e σ = 15, un valore di x = 120 ha un valore di z-score (120 ÷ 15 ÷ ÷ •
Domande frequenti
Qual è la differenza tra il pdf e il cdf?
La densità di probabilità (pdf) è l'altezza della curva campana a x; non è una probabilità di per sé. La distribuzione cumulativa (cdf) è l'area sotto la curva fino a x, che dà la probabilità di un valore a o sotto x.
Perché la probabilità di un valore esatto zero?
Per una distribuzione continua come la normale, ogni singolo punto esatto ha una probabilità zero solo gli intervalli di probabilità
Che cos'è la regola 68.095.95.199.7?
Per una distribuzione normale circa il 68% dei valori si trova in una deviazione standard della media, 95% in due e 99,7% in tre. È un modo rapido per giudicare quanto insolito un valore sia senza calcolare l'area esatta.
Come trovo la probabilità tra due valori?
Inserisci il valore inferiore come x e il valore superiore come x2; la calcolatrice restituisce P(x ≤ X ≤ x2) sottraendo la probabilità cumulativa nel punto inferiore da quello superiore.
Qual è la differenza tra la distribuzione normale e la normale normale standard?
La normale standard è solo la distribuzione normale con una media di 0 e una deviazione standard di 1. Convertire qualsiasi valore alla sua z-score la mappa sulla normale standard, che è il modo in cui questo strumento calcola le probabilità per qualsiasi μ e σ.
I miei dati devono essere perfettamente normali?
Nessun dato reale è esattamente normale, ma i risultati sono affidabili quando i dati sono approssimativamente a forma di campana e simmetrico. Per i dati fortemente inclinati o coda pesante le probabilità sono solo approssimative.
API Hoppenstedt utilizzare questa calcolatrice dal codice
Chiama questa calcolatrice come un endpoint JSON libero non è necessaria alcuna chiave. Invia i valori del campo sotto come parametri di query o JSON. Leggi tutti i documenti API →
Punto finale
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);I risultati sono stime solo per gli orientamenti generali, non per i consigli finanziari, medici o fiscali.