عام تقسیم کا حساب
عادي قيمت کے ليے احتمالي گيڑي اور جمعي احتمالي تلاش کريں
آپ کے تاليف کے مطابق نتائج اپڈیٹ کریں.
اس کیلکولیٹر کے بارے میں
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 cumulative probability P(X ≤ x) (the area under the curve to the left). The standard-normal distribution is equal to the cumulative probability P(X ≤ x) (the area under the curve to the left). The cumulative probability P(X ≤ x) is equal to the z-Worked example: The z-Worked example: The z-Worked example: The z-Worked example: The z-Worked example: The z-Worked example: The z-Worked example: The z-Worked example: The z-Worked example: The z-Worked example: The z-Worked example: The z-Worked example: The z-Worked example: The z-Worked example: The z-Worked example: The z-Worked example: The z-Worked example: The z-Worked example: The z-Worked example: The z-Worked example: The z-Worked example: The z-Worked example: The z-Worked example: The z-Worked example: The z-Worked example: The z-Worked example: The z-Worked example: The z-Worked example: The z-Worked example: The z-Worked example: The z-Worked example: The z-Worked example: The z-Worked example: The z-Worked example: The z-Worked example: The z-Worked example: The z-Worked example: The z-Worked example: The z-Worked example: The z-Worked example: The z-Worked example: The z-Worked example: The z-Worked example: The z-Worked example: The z-Worked example: The z-Worked example: The z-Worked example: The z-Worked example: The z-Worked example: The z-Worked example: The z-Worked example: The z-Worked example: The z-Worked example: The z-Worked example: The z-Worked
بار بار پوچھے گئے سوالات
پی ڈی ایف اور سی ڈی ایف کے درمیان کیا فرق ہے؟
احتمالي گينچائي (pdf) x پر بل کري کے بلندي هے ، یہ خود ايک احتمال نهيں هے جمعي تقسيم (cdf) x تک کري کے نيچے ايريا هے ، جو x پر يا اس سے نيچے قيمت کے احتمال کو ديتا هے
صحيح قيمت کے احتمال صفر کیوں ہے؟
عادي تقسيم کے طور پر مسلسل تقسيم کے ليے ،کوئي واحد صحيح نقطہ صفر امکان هے صرف رينج کي غير صفر امکان هے اس ليے ہم x پر گينچائي اور P(X = x)کے بجاي جمعي ايريا رپورٹ کريں
68-95-99.7 کے اصول کیا ہے؟
يه عام تقسيم کے ليے تقريباً 68% قيمتیں اوسط کے 1 سٹنڈرڈ ڈائيورشن کے اندر، 95% دو اور 99.7% تري ميں واقع هے هيں یہ جلدي طريقہ هے کہ يه قيمت کتني غير معمولي هے اس کا اندازہ دقيق ايريا کو شمار کر کے کريں
دو قيمتوں کے درمیان امکان کيا طرح تلاش کريں؟
زير قيمت کو xکے طور پر داخل کريں اور اوپري قيمت کو x2کے طور پر ؛ کليکلٹر P(x ≤ X ≤ x2) واپس کر تا هے جو اوپري نقطے سے زير قيمت پر جمعي امکان کو تفريق کر کے ميں آتا هے
عام تقسیم اور معیاری عام تقسیم کے درمیان کیا فرق ہے؟
سٹنڈرڈ نورمل صرف 0کے اوسط اور 1کے سٹنڈرڈ ڈائيوريشن کے ساتھ نورمل ڈسٹری بيوشن هے اس کے z-سکور ميں کو ئي قيمت تبديل کر نے سے اس کو سٹنڈرڈ نورمل ميں ميپ کر تا هے جو کيسا هے اس ٹول کو کوئي μ اور σ کے ليے اميد کي حساب کر تا هے
کیا میرا ڈیٹا بالکل عام ہو جائے گا؟
کوئی حقيقي اعدادو شمار بالکل عام نہیں هيں ، ليکن نتيجے قابل اعتماد هے جب اعدادو شمار تقريبا بيل شکلي اور متناسب هے مضبوط طور پر منحرف يا بھاري تيل اعدادو شمار کے ليے امکانات صرف تقرير هے
API - کوڈ سے اس کیلکولیٹر کا استعمال کریں
اس کليکلر کو مفت JSON انتہا پوائنٹ کے طور پر بلايں - کوئی کي ضرورت نهيں هيں. فائل کي قيمتیں نيچے کو ايچ آر پيراميٹر يا JSON کے طور پر بھیجيں پورے API دوکومنٹ پڑھیں →
آخر
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);نتائج صرف عام رہنمائی کے لئے اندازے ہیں، نہ مالی، طبی یا ٹیکس مشورے.