Calculadora de distribuição normal
Encontre a densidade de probabilidade e a probabilidade cumulativa para um valor normal.
Atualização dos resultados ao digitar.
Sobre esta calculadora
A distribuição normal (Gaussiano) é a curva simétrica clássica do sino que descreve alturas, erros de medição, pontuação de teste e inúmeras outras quantidades naturais. Dada a valor x, uma média μ e um desvio padrão δ, esta calculadora devolve a densidade de probabilidade em x, a probabilidade cumulativa P(X ≤ x) (a área sob a curva à esquerda), a probabilidade de cauda direita P(X ≥ x) e o valor equivalente de z-score, e traça a curva. Internamente converte x para z-score, z = (x − μ) / δ, avalia a distribuição cumulativa normal com uma aproximação precisa de função de erro. Insira um limite superior opcional x2 para obter a probabilidade de intervalo P(x ≤ X ≤ x2), calculada como a diferença dos dois valores cumulativos.
Perguntas mais frequentes
Qual é a diferença entre o pdf e o cdf?
A densidade de probabilidade (pdf) é a altura da curva do sino em x; não é uma probabilidade por si mesma. A distribuição cumulativa (cdf) é a área sob a curva até x, o que dá a probabilidade de um valor em ou abaixo x.
Por que a probabilidade de um valor exato é zero?
Para uma distribuição contínua como a normal, qualquer ponto exato tem probabilidade zero — apenas as faixas têm probabilidade não zero. É por isso que relatamos a densidade em x e a área cumulativa em vez de P(X = x).
Qual é a regra 68–95–99.7?
Para uma distribuição normal cerca de 68% dos valores se situam dentro de um desvio padrão da média, 95% dentro de dois e 99,7% dentro de três. É uma maneira rápida de julgar o quão incomum um valor é sem computação da área exata.
Como encontro a probabilidade entre dois valores?
Insira o valor inferior como x e o valor superior como x2; a calculadora devolve P(x ≤ X ≤ x2) subtraindo a probabilidade cumulativa no ponto inferior a partir do ponto superior.
Qual é a diferença entre a distribuição normal e a normalidade normal?
O normal padrão é apenas a distribuição normal com uma média de 0 e um desvio padrão de 1. Conversão de qualquer valor para seu z-score mapea-o para o normal padrão, que é como esta ferramenta calcula probabilidades para qualquer μ e δ.
Os meus dados têm de ser perfeitamente normais?
Nenhum dado real é exatamente normal, mas os resultados são confiáveis quando os dados são aproximadamente em forma de campainha e simétrico. Para dados fortemente escorregados ou pesados, as probabilidades são apenas aproximadas.
API — use esta calculadora do código
Chame esta calculadora como um ponto final JSON livre — não é necessário qualquer chave. Enviar os valores de campo abaixo como parâmetros de consulta ou JSON. Leia os documentos completos da API →
Ponto final
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);Os resultados são estimativas para orientação geral, não aconselhamento financeiro, médico ou fiscal.