정규 분포 계산기

정상값에 대한 확률 밀도와 누적 확률을 찾습니다.

P( X ≤ x) —

P( X ≥ x) —

P(x ≤ X ≤ x₂) —

Z 점수 —

확률 밀도 —

입력하는 동안 결과가 업데이트됩니다.

이 계산기에 대해

the standard-normal distribution, the probability density at x is the cumulative probability P(X ≤ x) (the area under the curve to the left). The right-tail probability P(X ≥ x) is the equivalent z-score. The probability density at x is the cumulative probability P(X ≤ x) (the area under the curve to the left). The right-tail probability P(X ≥ x) is the equivalent z-score. The probability density at x is the cumulative probability P(X ≤ x). The standard-normal distribution is the standard symmetric bell curve that describes heights, measurement errors, test scores and countless other natural quantities. Given a value x, a mean μ and a standard deviation σ, this calculator returns the probability density at x, the cumulative probability P(X ≤ x) (the area under the curve to the left), the right-tail probability

자주 묻는 질문

pdf와 cdf의 차이점은 무엇입니까?

확률 밀도(pdf)는 x에서 종소리 곡선의 높이이며, 그 자체로 확률이 아닙니다. 누적 분포(cdf)는 x까지 곡선 아래의 면적으로, x에서 값이 나타나거나 그 이하로 나타날 확률을 제공합니다.

왜 정확한 값의 확률이 0인가?

정규 분포와 같은 연속 분포에서, 정확한 단일 점은 확률이 0이며, 범위만이 0이 아닌 확률을 가지고 있습니다. 그래서 x의 밀도와 누적 면적을 보고하는 대신 P(X = x)를 사용합니다.

68-95-99.7 규칙은 무엇입니까?

정규 분포의 경우 약 68%의 값이 평균의 1개의 표준 편차 내에 있고, 95%는 2개의 표준 편차 내에 있고, 99.7%는 3개의 표준 편차 내에 있습니다. 정확한 면적을 계산하지 않고도 값이 얼마나 이상한지 빠르게 판단할 수 있습니다.

두 값 사이의 확률을 어떻게 찾을 수 있습니까?

하위 값을 x로, 상위 값을 x₂로 입력하면 계산기는 상위 점에서 하위 점의 누적 확률을 빼서 P(x ≤ X ≤ x₂)를 반환합니다.

정규 분포와 표준 정규 분포의 차이점은 무엇입니까?

표준 정규 분포는 평균 0, 표준 편차 1의 정규 분포입니다. 어떤 값을 z-점수로 변환하면 표준 정규 분포로 매핑되며, 이 도구는 이를 통해 모든 μ 및 σ에 대한 확률을 계산합니다.

내 데이터가 완벽하게 정상이어야 하나요?

실제 데이터는 정확히 정상적이지 않지만, 데이터가 대략 종 모양이고 대칭일 때 결과는 신뢰할 수 있습니다. 강하게 기울어진 데이터 또는 무거운 꼬리 데이터의 경우 확률은 근사치일 뿐입니다.

API — 코드에서 이 계산기를 사용

이 계산기를 무료 JSON 엔드포인트로 호출하세요. 키가 필요하지 않습니다. 아래 필드 값을 쿼리 매개 변수 또는 JSON으로 보내십시오. 전체 API 문서 읽기 →

끝점

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);

결과는 재정, 의료 또는 세금 조언이 아닌 일반적인 지침을위한 추정치입니다.

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curl

JavaScript fetch()

JavaScript `fetch()`