ნორმალური განაწილების კალკულატორი
ნორმალური მნიშვნელობის ალბათობის სიმკვრივის და აგრეგირებული ალბათობის მოძებნა.
[Translation temporarily unavailable. Please try again.]
ამ კალკულატორის შესახებ
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 calculator is a simple, easy-to-use tool that can be used by anyone who wants to calculate the standard-normal distribution. The calculator is a free-to-use, non-Worked example: The calculator is a free-to-use, non-Worked example: The calculator is a free-to-use, non-Worked example: The calculator is a free-to-use, non-Worked example: The calculator is a free-to-use, non-Worked example: The calculator is a free-to-use, non-Worked example: The calculator is a free-to-use, non-Worked example: The calculator is a free-to-use, non-Worked example: The calculator is a free-to-use, non-Worked example: The calculator is a free-to-use, non-Worked example: The calculator is a free-to-use, non-Worked example: The calculator is a free-to-use, non-Worked example: The calculator is a free-to-use, non-Worked example: The calculator is a free-to-use, non-Worked example: The calculator is a free-to-use, non-Worked example: The calculator is a free-to-use, non-Worked example: The calculator is a free-to-use, non-Worked example: The calculator is a free-to-use, non-Worked example: The calculator is a free-to-use, non-Worked example: The calculator is a free-to-use, non-Worked example: The calcula
ხშირად დასმული კითხვები
კაკგა ვ პაჱლთკარა მვზეს ოეპტ თ კჟეტ?
ალბათობის სიმკვრივე (pdf) არის x- ზე ზარის მართკუთხას სიმაღლე; ის თავისთავად ალბათობა არ არის. კუმულატიული განაწილება (cdf) არის მართკუთხას ქვეშ x- მდე ტერიტორია, რომელიც გვაძლევს ალბათობას ფასის x- ზე ან ქვემოთ.
ჱაღჲ ვ გყჱმჲზნჲჟრრა ჱა რჲფნა ჟრპსკრსპა ნსლვგა?
ნორმალური განაწილების მსგავსი მუდმივი განაწილებისთვის, ნებისმიერი ერთეული ზუსტი წერტილის ალბათობა ნულია - მხოლოდ დიაპაზონებს აქვთ არა- ნული ალბათობა. სწორედ ამიტომ ჩვენ ვანგარიშობთ x- ის სიმკვრივეს და კუმულატიურ ფართს, P( X = x) - ს ნაცვლად.
68-95-99.7 ოპაგთლარა.
ნორმალური განაწილებისთვის 68% მნიშვნელობები მდებარეობს საშუალო ნორმალური განსხვავების ერთ სტანდარტულ განსხვავებაში, 95% - ორში და 99. 7% - სამში. ეს არის სწრაფი გზა იმის გასარკვევად, თუ რამდენად არანორმალურია მნიშვნელობა ზუსტი ფართობის გამოთვლის გარეშე.
როგორ მოვიძიო სავარაუდოება ორ ფასეულობას შორის?
მიუთითეთ ქვედა რიცხვი როგორც x და ზედა რიცხვი როგორც x2; კალკულატორი დაუბრუნებს P( x ≤ X ≤ x2) - ს ქვედა წერტილის სავარაუდოობის ქვედა წერტილის სავარაუდოობისგან ამოღების გზით.
რა განსხვავებაა ნორმალურ და სტანდარტულ განაწილებას შორის?
სტანდარტული ნორმალურია მხოლოდ ნორმალური განაწილება 0- ის საშუალო და 1- ის სტანდარტული განსხვავებებით. ნებისმიერი მნიშვნელობის მისი z- ქულების გადაქცევა მას სტანდარტულ ნორმალურზე გადაასახავს, რაც არის ის, თუ როგორ ითვლის ეს ხელსაწყო ალბათობებს ნებისმიერი μ და σ- ისთვის.
ეალთ მჲთრვ ეანთ რპვბა ეა ჟვ ჟჲგპქვნჲ ნჲპმალნთ?
არანაირი რეალური მონაცემი არ არის სრულიად ნორმალური, მაგრამ შედეგები მტკიცეა, როდესაც მონაცემები ახლოს არის ზარი ფორმის და სიმეტრიული. მძლავრად შეცდომაში შეყვანილი ან მძიმე- ფრთა მონაცემებისთვის ალბათობები მხოლოდ დაახლოებითია.
API - გამოიყენეთ ეს კალკულატორი კოდისგან
ამ კალკულატორის გამოძახება როგორც თავისუფალი JSON დასასრული - ღილაკი არ არის საჭირო. ქვემოთ მოცემული ველი პარამეტრების ან JSON- ის სახით გაგზავნეთ. API დოკუმენტაციის სრული წაკითხვა →
დასასრული
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);ჲრდჲგჲპთრვ ჟა ოპჲგთჱთთ ჟამჲ ჱა ჲბღვ ოჲმჲღ, ნვ ჱა ტთნანჟთალნთ, მვეთუთნჟკთ თლთ ეანყფნთ ჟყგვრთ.