Оддий тақсимлаш ҳисоблагич
Оддий қиймат учун эҳтимол йириклиги ва жамланган эҳтимолни топинг.
Натижалар ёзаётганингизда янгиланади.
Ушбу калькулятор ҳақида
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 cumulative probability P(Worked example: x = 100 and σ = 15). The right-tail probability P(X ≥ x) is equal to the equivalent z-score. The standard-normal distribution is equal to the standard-normal distribution.Worked example: x = 100 and σ = 15.Worked example: x = 100 and σ = 15.Worked example: x = 100 and σ = 15.Worked example: x = 100 and σ = 15.Worked example: x = 100 and σ = 15.Worked example: x = 100 and σ = 15.Worked example: x = 100 and σ = 15.Worked example: x = 100 and σ = 15.Worked example: x = 100 and σ = 15.Worked example: x = 100 and σ = 15.Worked example: x = 100 and σ = 15.Worked example: x = 100 and σ = 15.Worked example: x = 100 and σ = 15.Worked example: x = 100 and σ = 15.Worked example: x = 100 and σ = 15.Worked example: x = 100 and σ = 15.Worked example: x = 100 and σ = 15.Work
Доимий сўраладиган саволлар
PDF ва CDF ўртасидаги фарқ нимада?
Иқтидор зичлиги (pdf) x даги занжирли қийшайиш баландлигидир; бу ўзига хос қийшайиш эмас. Жамоавий тақсимлаш (cdf) x гача бўлган қийшайиш остидаги майдон бўлиб, x даги ёки ундан кичик қийматнинг қийматини беради.
Нима учун аниқ қийматнинг эҳтимоли 0?
Нормал тақсимлаш каби давомли тақсимлаш учун, ҳар қандай аниқ бир нуқтанинг эҳтимоли 0 - фақат диапазонда 0 дан бошқа эҳтимол бор. Шунинг учун биз x даги зичликни ва P(X = x) ўрнига йиғма майдонни кўрсатамиз.
68-95-99.7 қоидаси нима?
Оддий тақсимлаш учун қийматларнинг 68% ўртачанинг бир стандарт қийматидан, 95% икки стандарт қийматидан ва 99.7% уч стандарт қийматидан пастда жойлашади. Бу аниқ ҳудудни ҳисоблашсиз қийматнинг қанчалик ноодатий эканини аниқлашнинг тезкор йўлидир.
Икки қиймат орасидаги эҳтимолни қандай топсам бўлади?
Қийинроқ қийматни x ва қийинроқ қийматни x₂ сифатида киритинг; калькулятор юқори нуқтадагидан паст нуқтадаги жамланган эҳтимолни олиб ташлаб P(x ≤ X ≤ x₂) қайтаради.
Оддий тақсимлаш ва стандарт оддий тақсимлаш ўртасидаги фарқ нимада?
Стандарт нормал 0 ўртача ва 1 стандарт ўзгариш билан оддий тақсимланишдир. Ҳар қандай қийматни z-баллга айлантириш уни стандарт нормалга айлантиради, бу асбоб ҳар қандай μ ва σ учун эҳтимолларни ҳисоблайди.
Менинг маълумотларим мутлақо оддий бўлиши керакми?
Ҳеч қандай реал маълумотлар тўлиқ нормал эмас, аммо маълумотларнинг тахминан симметрик ва занжир шаклида бўлиши натижаси ишончли бўлади. Жуда нотўғри ёки оғир-туяли маълумотлар учун эҳтимоллар фақат тахминийдир.
API — коддан бу калькуляторни ишлатиш
Бу ҳисоблагични эркин JSON охири сифатида чақиринг - қулф талаб қилинмайди. Қуйидаги майдон қийматларини савол параметрлари ёки JSON сифатида юборинг. Барча API ҳужжатларини ўқиш →
Охири
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);Натижалар фақатгина умумий йўл-йўриқ учун ҳисобланган, молиявий, тиббий ёки солиқ маслаҳати эмас.