Зөвхөн хэвийн хуваарилалт
Жишээ нь, 100
Тоо бичсэнээр үр дүнг шинэчилнэ.
Энэ калькуляторын тухай
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 standard-normal distribution is the classic symmetric bell curve that describes heights, measurement errors, test scores and countless other natural quantities. Givenavalue x,amean μ andastandard 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 P(X ≥ x) and the equivalent z-score, and plots the curve. The standard-normal distribution is equal to the standard-normal distribution.Worked example: for a distribution with μ = 100 and σ = 100, the cumulative probability P(X ≤ x) is about 90.9% and the right-tail P(X ≥ 100) is about 9.1%.The standard-normal distribution is the classic symmetric bell distribution.Worked example: for a distribution with μ = 100 and σ = 100, the cumulative probability P(X ≤ x) is about 90.9% and the right-tail P(X ≥ 100) is about 9.1%.The standard-normal distribution is the classic symmetric bell distribution.Worked example: for a distribution with μ = 100 and σ = 100, the standard deviation σ is equal to the equivalent z-score.The standard-normal distribution is the classic symmetric bell distribution.Worked example: foradistribution with μ = 100 and σ = 100, the standard deviation σ is equal to the equivalent z-score.Worked example: foradistribution with μ = 100Worked example: foradistribution with μ = 100, the standard deviation σ is equal to the standard-normal distribution.Worked example: foradistribution with μ = 100Work
Жишээ асуултууд
PDF болон CD- ийн хооронд ямар ялгаа байдаг вэ?
The probability density (pdf) is the height of the bell curve at x; it is not a probability by itself. The cumulative distribution (cdf) is the area under the curve up to x, which gives the probability of a value at or below x.
Яагаад яг үнэн утгатай байх магадлал нууц үгийн утгатай байх магадлалаас бага байдаг вэ?
Жишээ нь, хэвийн хуваарилалтын адил үргэлжилсэн хуваарилалтын хувьд, ямар ч нэг тоон цэгийн магадлал нь нууц байдаг. Зөвхөн өргөн уудам нь нууц биш магадлалтай байдаг. Иймээс бид x-ийн нягт болон P(X = x)-ийн оронд хуримтлал бүхий талбайг мэдээлдэг.
68-95-99.7 гэсэн дүрэм юу вэ?
Жишээ нь, 68% нь дундажтай нэг стандарт алдааны дотор, 95% нь хоёр стандарт алдааны дотор, 99. 7% нь гурав стандарт алдааны дотор байдаг. Энэ нь утга хэр их ялгаатай байгааг тодорхойлох хурдан арга юм.
Хоёр тооны хоорондох магадлалыг хэрхэн олох вэ?
Доод утга x, дээд утга x₂ гэж оруулна. Төгсгөлийн утга нь P( x ≤ X ≤ x₂) болно. Энэ нь доод утга нь дээд утгаас хасагдсан байх магадлалтай.
Зөвхөн хэвийн хуваарилалт ба стандарт нормал хоорондын ялгаа юу вэ?
Стандарт норм нь 0- ийн дундаж, 1- ийн стандарт зөрүүтэй норм хуваарилалт юм. Ямар ч утга z- оноог нь өөрчлөхөд стандарт норм руу хөрвүүлдэг. Энэ нь ямар ч μ, σ- ийн магадлалыг тооцох хэрэгсэл юм.
Миний мэдээллийн өгөгдөл бүрэн хэвийн байх ёстой юу?
Ямар ч бодит мэдээллийн утга нь яг хэвийн биш, гэхдээ хэрэв мэдээллийн утга нь чимээ хэлбэртэй, тэнцүү байвал үр дүн нь найдвартай байдаг. Маш их гажсан эсвэл урт сүүлтэй мэдээллийн хувьд магадлал нь ойролцоо байдаг.
API - энэ калькуляторыг кодоос ашиглах
Энэ тооцоологчийг JSON- ийн төгсгөлийн цэг болгон дуудна - түлхүүр шаардахгүй. Доорх талбарын утгауудыг асуултын параметр эсвэл JSON- оор илгээнэ үү. Бүх API баримт бичгийг уншина уу →
Сүүлийн цэг
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);Энэ нь зөвхөн ерөнхий зөвлөгөөний дүн шинжилгээ бөгөөд санхүү, эмнэлгийн болон татварын зөвлөгөө биш юм.