ម៉ាស៊ីនគិតលេខការចែកចាយធម្មតា
រកដង់ស៊ីតេទំនងជា និងទំនងជារួមសម្រាប់តម្លៃធម្មតា & # 160; ។
លទ្ធផលធ្វើឲ្យទាន់សម័យតាមដែលអ្នកវាយ & # 160; ។
អំពីម៉ាស៊ីនគិតលេខនេះ
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 cumulative probability P(X ≤ x) (the area under the curve to the left). The cumulative probability P(X ≤ x) is equal to the right-tail probability P(X ≥ x) (the area under the curve to the left). The cumulative probability P(X ≤ x) is equal to the right-tail probability P(X ≥ x) (the area under the curve to the left). The standard-normal distribution is the standard symmetric bell curve that describes heights, measurement errors, test scores and countless other natural quantities.InternallyWorked example: foradistribution with μ = 100 and σ = 15, then evaluates the standard-normal cumulative distribution with an accurate error-function approximation. Internally it converts x toaz-score, z = (x − μ) / σ, then evaluates the standard-normal cumulative distribution with an accurate error-function approximation. Internally it converts x toaz-score, z = (x − μ) / σ, then evaluates the standard-normal cumulative distribution with an accurate error-function approximation. Internally it converts x toaz-score, z = (x − μ) / σ, then evaluates the standard-normal cumulative distribution with an accurate error-function approximation. Internally it converts x toaz-score, z = (x − μ) / σ, then evaluates the standard-normal cumulative distribution with an accurate error-function approximation. Internally it converts x toaz-score, z = (x − μ) / σ, then evaluates the standard-normal cumulative distribution with an accurate error-function approximation. Internally it converts x toaz-score, z = (x − μ) / σ, then evaluates the standard-normal cumulative distribution with an accurate error
សំណួរដែលសួរញឹកញាប់
តើអ្វីទៅជាភាពខុសគ្នារវាង pdf និង cdf?
ដង់ស៊ីតេទំនងជាមាន (pdf) គឺជាកម្ពស់នៃខ្សែកោងកណ្តឹងនៅ x វាមិនមែនជាទំនងជាដោយខ្លួនវាទេ & # 160; ។ ការចែកចាយរួមបញ្ចូលគ្នា (cdf) គឺជាផ្ទៃក្រោមខ្សែកោងឡើងទៅ x ដែលផ្តល់នូវទំនងជាតម្លៃនៅលើ ឬក្រោម x & # 160; ។
ហេតុអ្វីបានជាអត្រានៃតម្លៃពិតប្រាកដសូន្យ & # 160;?
សម្រាប់ការចែកចាយបន្តដូចធម្មតា, ចំណុចពិតប្រាកដណាមួយមានតែមួយមានសូន្យ - ជួរមានតែមួយមានសូន្យមិនពិតប្រាកដ. ហេតុនេះហើយបានជាយើងរាយការណ៍ដង់ស៊ីតេនៅ x និងតំបន់រួមបញ្ចូលគ្នាជំនួសឱ្យ P (X = x) ។
តើអ្វីទៅជាច្បាប់ 68-95-99.7?
សម្រាប់ការចែកចាយធម្មតាអំពី 68% នៃតម្លៃស្ថិតនៅក្នុងការផ្លាស់ប្ដូរស្តង់ដារមួយនៃមធ្យម 95% ក្នុងពីរ និង 99.7% ក្នុងបី ។ វាជាវិធីរហ័សមួយដើម្បីវិនិច្ឆ័យថាតើតម្លៃមិនធម្មតាមួយគឺដោយមិនគិតពីផ្ទៃជាក់លាក់ ។
តើខ្ញុំរកមើលអត្រារវាងតម្លៃពីរយ៉ាងដូចម្តេច & # 160;?
បញ្ចូលតម្លៃទាបជា x និងតម្លៃខ្ពស់ជា x₂ ម៉ាស៊ីនគិតលេខត្រឡប់ P (x ≤ X ≤ x₂) ដោយដកពីការទំនងជាសរុបនៅចំណុចទាបពីមួយនៅចំណុចខ្ពស់ & # 160; ។
តើអ្វីជាភាពខុសគ្នារវាងការចែកចាយធម្មតា និងការចែកចាយធម្មតាស្តង់ដារ & # 160;?
ធម្មតាស្តង់ដារគឺគ្រាន់តែជាការចែកចាយធម្មតាជាមួយមធ្យមនៃ ០ និងការផ្លាស់ប្ដូរស្តង់ដារនៃ ១ & # 160; ។ ការបម្លែងតម្លៃណាមួយទៅពិន្ទុ z របស់វាផ្គូផ្គងវាទៅលើធម្មតាស្តង់ដារដែលជារបៀបដែលឧបករណ៍នេះគណនាអត្រាសម្រាប់ μ និង σ ណាមួយ & # 160; ។
តើទិន្នន័យរបស់ខ្ញុំត្រូវតែជាធម្មតាពេញលេញឬ & # 160;?
គ្មានទិន្នន័យពិតប្រាកដដែលជាធម្មតាទេ ប៉ុន្តែលទ្ធផលគឺអាចទុកចិត្តបាននៅពេលដែលទិន្នន័យមានរាងកណ្តឹងនិងស៊ីម៉ងត៍ ។ សម្រាប់ទិន្នន័យដែលមានភាពច្របូកច្របល់ខ្លាំង ឬមានទម្ងន់ធ្ងន់ ទំនងជាតែប្រមាណប៉ុណ្ណោះ ។
API — ប្រើម៉ាស៊ីនគិតលេខនេះពីកូដ
ទូរស័ព្ទទៅម៉ាស៊ីនគិតលេខនេះជាចំណុចបញ្ចប់ JSON ឥតគិតថ្លៃ - គ្មានគ្រាប់ចុចដែលត្រូវការ & # 160; ។ ផ្ញើតម្លៃវាលខាងក្រោមជាប៉ារ៉ាម៉ែត្រសំណួរ ឬ JSON & # 160; ។ អានឯកសារ API ពេញលេញ →
ចំណុចបញ្ចប់
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);
លទ្ធផលគឺការប៉ាន់ប្រមាណសម្រាប់តែការណែនាំទូទៅប៉ុណ្ណោះ, មិនហិរញ្ញវត្ថុ, វេជ្ជសាស្ត្រឬដំបូន្មានពន្ធ.