ម៉ាស៊ីន​គិតលេខ​ការ​ចែកចាយ​ធម្មតា

រក​ដង់ស៊ីតេ​ទំនង​ជា និង​ទំនង​ជា​រួម​សម្រាប់​តម្លៃ​ធម្មតា & # 160; ។

ជម្រើស & # 160; ។ ទុក​ទទេ​សម្រាប់​ការ​គណនា​តម្លៃ​តែ​មួយ & # 160; ។
P( X ≤ x)
P( X ≥ x)
P( x ≤ X ≤ x₂)
ពិន្ទុ Z
ដង់ស៊ីតេ​ទំនង​ជា

លទ្ធផល​ធ្វើ​ឲ្យ​ទាន់សម័យ​តាម​ដែល​អ្នក​វាយ & # 160; ។

អំពី​ម៉ាស៊ីន​គិតលេខ​នេះ

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

សំណួរ​ដែល​សួរ​ញឹកញាប់

តើអ្វីទៅជាភាពខុសគ្នារវាង pdf និង cdf?

ដង់ស៊ីតេ​ទំនង​ជា​មាន (pdf) គឺ​ជា​កម្ពស់​នៃ​ខ្សែកោង​កណ្តឹង​នៅ x វា​មិន​មែន​ជា​ទំនង​ជា​ដោយ​ខ្លួន​វា​ទេ & # 160; ។ ការ​ចែកចាយ​រួម​បញ្ចូល​គ្នា (cdf) គឺ​ជា​ផ្ទៃ​ក្រោម​ខ្សែកោង​ឡើង​ទៅ x ដែល​ផ្តល់​នូវ​ទំនង​ជា​តម្លៃ​នៅ​លើ ឬ​ក្រោម x & # 160; ។

ហេតុអ្វី​បាន​ជា​អត្រា​នៃ​តម្លៃ​ពិត​ប្រាកដ​សូន្យ & # 160;?

សម្រាប់ការចែកចាយបន្តដូចធម្មតា, ចំណុចពិតប្រាកដណាមួយមានតែមួយមានសូន្យ - ជួរមានតែមួយមានសូន្យមិនពិតប្រាកដ. ហេតុនេះហើយបានជាយើងរាយការណ៍ដង់ស៊ីតេនៅ x និងតំបន់រួមបញ្ចូលគ្នាជំនួសឱ្យ P (X = x) ។

តើអ្វីទៅជាច្បាប់ 68-95-99.7?

សម្រាប់​ការ​ចែកចាយ​ធម្មតា​អំពី 68% នៃ​តម្លៃ​ស្ថិត​នៅ​ក្នុង​ការ​ផ្លាស់ប្ដូរ​ស្តង់ដារ​មួយ​នៃ​មធ្យម 95% ក្នុង​ពីរ និង 99.7% ក្នុង​បី ។ វា​ជា​វិធី​រហ័ស​មួយ​ដើម្បី​វិនិច្ឆ័យ​ថា​តើ​តម្លៃ​មិន​ធម្មតា​មួយ​គឺ​ដោយ​មិន​គិត​ពី​ផ្ទៃ​ជាក់លាក់ ។

តើ​ខ្ញុំ​រក​មើល​អត្រា​រវាង​តម្លៃ​ពីរ​យ៉ាង​ដូចម្តេច & # 160;?

បញ្ចូល​តម្លៃ​ទាប​ជា x និង​តម្លៃ​ខ្ពស់​ជា x₂ ម៉ាស៊ីន​គិតលេខ​ត្រឡប់ P (x ≤ X ≤ x₂) ដោយ​ដក​ពី​ការ​ទំនង​ជា​សរុប​នៅ​ចំណុច​ទាប​ពី​មួយ​នៅ​ចំណុច​ខ្ពស់ & # 160; ។

តើ​អ្វី​ជា​ភាព​ខុសគ្នា​រវាង​ការ​ចែកចាយ​ធម្មតា និង​ការ​ចែកចាយ​ធម្មតា​ស្តង់ដារ & # 160;?

ធម្មតា​ស្តង់ដារ​គឺ​គ្រាន់តែ​ជា​ការ​ចែកចាយ​ធម្មតា​ជាមួយ​មធ្យម​នៃ ០ និង​ការ​ផ្លាស់ប្ដូរ​ស្តង់ដារ​នៃ ១ & # 160; ។ ការ​បម្លែង​តម្លៃ​ណាមួយ​ទៅ​ពិន្ទុ z របស់​វា​ផ្គូផ្គង​វា​ទៅ​លើ​ធម្មតា​ស្តង់ដារ​ដែល​ជា​របៀប​ដែល​ឧបករណ៍​នេះ​គណនា​អត្រា​សម្រាប់ μ និង σ ណាមួយ & # 160; ។

តើ​ទិន្នន័យ​របស់​ខ្ញុំ​ត្រូវ​តែ​ជា​ធម្មតា​ពេញលេញ​ឬ & # 160;?

គ្មាន​ទិន្នន័យ​ពិត​ប្រាកដ​ដែល​ជា​ធម្មតា​ទេ ប៉ុន្តែ​លទ្ធផល​គឺ​អាច​ទុកចិត្ត​បាន​នៅពេល​ដែល​ទិន្នន័យ​មាន​រាង​កណ្តឹង​និង​ស៊ីម៉ងត៍​ ។ សម្រាប់​ទិន្នន័យ​ដែល​មាន​ភាព​ច្របូកច្របល់​ខ្លាំង ឬ​មាន​ទម្ងន់​ធ្ងន់​ ទំនង​ជា​តែ​ប្រមាណ​ប៉ុណ្ណោះ ។

❤️ ស្នេហា Calculator.Free? ចែករំលែក​វា

𝕏  X Facebook Reddit
API — ប្រើ​ម៉ាស៊ីន​គិតលេខ​នេះ​ពី​កូដ

ទូរស័ព្ទ​ទៅ​ម៉ាស៊ីន​គិតលេខ​នេះ​ជា​ចំណុច​បញ្ចប់ JSON ឥតគិតថ្លៃ - គ្មាន​គ្រាប់ចុច​ដែល​ត្រូវការ & # 160; ។ ផ្ញើ​តម្លៃ​វាល​ខាងក្រោម​ជា​ប៉ារ៉ាម៉ែត្រ​សំណួរ ឬ JSON & # 160; ។ អាន​ឯកសារ API ពេញលេញ →

ចំណុច​បញ្ចប់

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.