Звичайний калькулятор розповсюдження
Знайти щільність ймовірності і сукупність для нормального значення.
Результати оновлення під час введення.
Про цей калькулятор
Звичайний розподіл (Гаусейський) - це класична симетрична крива міль, яка описує висоту, вимірювання помилок, оцінки та безліч інших природних величин. Враховуючи значення x, середнє значення μ і стандартне відхилення }, цей калькулятор повертає щільність ймовірності у x, сукупність ймовірності P} X x = (діля під кривою ліворуч), ймовірність PX x } x і еквівалентний графік z- score, а також графік кривої. Внутрішня величина x на z- score, z = (x μ), /, тоді буде вимірювати стандартний розподіл, що дорівнює точному cc- ccus. Введіть верхню межу x2, щоб отримати безпечну відстань від x2. В межах x2, вона обчислюється як дві значення. Наприклад, команда: mcc = 100 = 15 x9 = x- spix, z- cops. g. gps. gpsh9, g- cops, g- + 100- 65, z- k- cop. g- l- cop. g- lec- lecute, тобто, 1, g
Часті запитання
Яка різниця між pdf і cdf?
Ймовірність (pdf) - це висота кривої нормального розподілу у x; це не сама ймовірність. Розподіл (cdf) - це площа під кривою до x, яка дає ймовірність значення у або нижче x.
Чому ймовірність точного значення 0.
Для безперервного розподілу, як і звичайно, будь-яка одна точна точка має нульову ймовірність } діапазони мають ненульову ймовірність. Ось чому ми повідомляємо про щільність в x і області розподілу, а не P'X = x).
Що таке правило 68 '?9599.7?
Для нормального розподілу 68% значень знаходиться у одному стандартному відхилення середнього значення, 95% у межах двох і 99,7% у трьох межах. Це швидкий спосіб визначити, наскільки незвичайною є величина без обчислювання певної області.
Як же мені знайти ймовірність між двома значеннями?
Введіть нижнє значення x і верхнє значення у x2; калькулятор повертає P' x } x } x2, віднімаючи загальну ймовірність у нижній точці від однієї з двох у верхній.
Яка різниця між нормальним розподілом і нормалізованим?
Стандартний звичайний розподіл - це звичайний розподіл з значенням 0 і стандартним відхиленням 1. Перетворення будь- якого значення у його z- score відображає його на стандартний звичайний, таким чином цей інструмент обчислює ймовірності для будь- якого μ і }.
Чи мої дані мають бути абсолютно нормальними?
Не існує даних, які є абсолютно нормальними, але результати є надійними, якщо дані у формі дзвінка і симетричні. Для жорсткої розбіжності або важкої послідовності даних, ймовірність того, що дані будуть наближені.
API ⇩ використовувати цей калькулятор з коду
Викликати цей калькулятор як вільний son ⁄ без потреби у клавіші. Надсилайте значення полів, нижче, як параметри запиту або JSON. Читати документи API повністю →
Кінцева точка
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);Результати - це не фінансові, медичні чи податкові поради, а загальні вказівки.