Нормалдуу бөлүштүрүү
Нормалдуу маани үчүн ыктымалдыктын тыгыздыгын жана кумуляциялык ыктымалдыгын табуу.
Тирүү учурундагы натыйжалар жаңыланат.
Бул калькулятор жөнүндө
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 normal distribution is the standard-normal distribution. The normal distribution is a standard-normal distribution.Worked example: The normal distribution is a standard-normal distribution.Worked example: The normal distribution is a standard-normal distribution.Worked example: The normal distribution is a standard-normal distribution.Worked example: The normal distribution is a standard-normal distribution.Worked example: The normal distribution is a standard-normal distribution.Worked example: The normal distribution is a standard-normal distribution.Worked example: The normal distribution is a standard-normal distribution.Worked example: The normal distribution is a standard-normal distribution.Worked example: The normal distribution is a standard-normal distribution.Worked example: The normal distribution is a standard-normal distribution.Worked example: The normal distribution is a standard-normal distribution.Worked example: The normal distribution is a standard-normal distribution.Worked example: The normal distribution is a standard-normal distribution.Worked example: The normal distribution is a standard-normal distribution.Worked example: The normal distribution is a standard-normal distribution.Worked example: The normal distribution is a standard-normal distribution is a standard-normal distribution.Worked example: The normal distribution is a standard-normal distribution is a standard-normal distribution.Worked example: The normal distribution is a standard-normal distribution is a standard-normal distribution.Worked example: The normal distribution is a standard-normal distribution is a standard-normal distribution.Worked example: The normal distribution is a standard-normal distribution is a standard-normal distribution.Worked example: The normal distribution is a standard-normal distribution is a standard-normal distribution.Worked example: The normal distribution is a standard-normal distribution is a standard-normal distribution.Worked example
Кайра-кайра берилүүчү суроолор
PDF жана CDF файлдарынын ортосунда кандай айырма бар?
Ипотеканын нымдуулугу (pdf) - бул x-те чалкан кривизасынын бийиктиги; ал өзүнчө вероятность эмес. Кумулятивдик бөлүштүрүү (cdf) - бул кривизанын астында x-ке чейинки аянт, ал x-те же андан төмөн маанинин вероятностун берет.
Эмне үчүн так маанинин ыктымалдыгы нулга барабар?
Нормалдуудай уланып жаткан бөлүштүрүү үчүн, ар бир так бир пунктта нулга тең ыктымалдыгы бар - ал эми диапазондор гана нулга тең эмес ыктымалдыгы бар. Ошондуктан биз x-те нымдуулукту жана кумуляциялык аянтты P(X = x) эмес, P(X = x) деп билдиребиз.
68-95-99.7 эрежеси эмне?
Нормалдуу бөлүштүрүү үчүн, болжол менен 68% маанилер орточо стандарттык катадан бир стандарттык катага чейин, 95% эки стандарттык катага чейин жана 99. 7% үч стандарттык катага чейин жайгашат. Бул маанинин канчалык катаал экендигин так аянтын эсептебей туруп тез аныктоо ыкмасы.
Эки маанинин ортосундагы ыктымалдуулукту кантип табууга болот?
Төмөндөгүдөй маанини x катары, жогорудагысын x2 катары киргизиңиз; калькулятор P(x ≤ X ≤ x2) дегенди төмөнкү пункттагы кумуляциялык ыктымалдуулукту жогорудагы пункттагысынан алып салуу менен кайтарат.
Нормалдуу жана стандарттуу нормалдуу бөлүштүрүүнүн ортосундагы айырма эмнеде?
Стандарттык нормалдык - бул орточосу 0 жана стандарттык катасы 1 болгон нормалдык бөлүштүрүү. Ар бир маанини анын z-баасына айландыруу аны стандарттык нормалга багыттайт, бул аспап ар бир μ жана σ үчүн ыктымалдыктарды эсептейт.
Менин маалыматтарым толук нормалдуу болушу керекпи?
Эч кандай чыныгы маалыматтар толук нормалдуу эмес, бирок натыйжалар маалыматтардын болжол менен кулакчындар формасында жана симметриялуу болгондо ишенимдүү болот. Ыңгайсыз же оор-тамыр маалыматтар үчүн ыктымалдыктар болжолдуу гана.
API — бул калькуляторду коддон колдонуу
Бул калькуляторду бош JSON аяктоо пункту катары чакыруу - ачкыч керек эмес. Төмөндө көрсөтүлгөн талаа маанилерин суроо параметрлери же JSON катары жөнөтүү. API документациясын толук окуу →
Акыркы пункт
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);Бул жыйынтыктар жалпы багыттоо үчүн гана эсептелген, финансылык, медициналык же салык кеңеши эмес.