Оддий тақсимлаш ҳисоблагич

Оддий қиймат учун эҳтимол йириклиги ва жамланган эҳтимолни топинг.

Иловаий. Бир қийматли ҳисоблаш учун бўш қолдиринг.
P(X ≤ x) —
P(X ≥ x) —
P(x ≤ X ≤ x₂) —
Z-балл —
Имоддий қиймат —

Натижалар ёзаётганингизда янгиланади.

Бу калькулятор сизга тўғри жавоб бердими?

Ушбу калькулятор ҳақида

The normal (Gaussian) distribution is the classic symmetric bell curve that describes heights, measurement errors, test scores and countless other natural quantities. Given a value x, a mean μ and a standard 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.

Internally it converts x to a z-score, z = (x − μ) / σ, then evaluates the standard-normal cumulative distribution with an accurate error-function approximation. Enter an optional upper bound x₂ to get the range probability P(x ≤ X ≤ x₂), computed as the difference of the two cumulative values.

Worked example: for a distribution with μ = 100 and σ = 15, a value of x = 120 has a z-score of (120 − 100) ÷ 15 ≈ 1.33, so P(X ≤ 120) is about 90.9% and the right tail P(X ≥ 120) about 9.1%. This is the tool behind IQ scores, control charts and the empirical 68–95–99.7 rule.

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.

Муносабатли ҳисоблагичлар

Z-балл ҳисоблагич P-қиймат ҳисоблагич (Z дан) Бином эҳтимол ҳисоблагич

❤️ Муносабатлар Calculator.Free? Уни бўлиш

𝕏  X Facebook Reddit
API — коддан бу калькуляторни ишлатиш

Бу ҳисоблагични эркин JSON охири сифатида чақиринг - қулф талаб қилинмайди. Қуйидаги майдон қийматларини савол параметрлари ёки JSON сифатида юборинг. Сиз қолдирган барча нарсалар бу саҳифанинг олдиндан тўлдирилган стандарт параметрларини қўллайди; номаълум параметр 400, ҳеч қачон жимжит 0. 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.