То нормальная вероятность распределения это определенный тип непрерывного распределения вероятностей.А. НРМАЛЬНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ переменная может принимать случайные значения на всей реальной линии, а вероятность того, что вариабельная принадлежит к любому определенному интервалу, получается путем использования его Функция плотности ОтказДля нетехнических читателей плотность - это функция, которая позволяет вычислить вероятности с помощью интеграции на соответствующие диапазоны, но для большинства практических приложений мы можем использовать программное обеспечение для пропуска математических деталей.Основные свойства нормально распределенной переменной являются:

• это колокольчик Там, где большая часть области кривой сосредоточена вокруг среднего, с быстро разлагающимися хвостами.


• Он имеет два параметра, которые определяют его форму.Эти параметры являются средним населением и стандартным отклонением населения.


• Это симметрично относительно его среднего.


• Среднее, медиану и режим распределения совпадают

Если вам нужно вычисление нормальных вероятностей распространения, пожалуйста, перейдите на наш Обычный калькулятор кривой распределения , где вы найдете онлайн-инструмент, который поможет с расчетом, и он будет графом соответствующую область.

Очень особый случай состоит из случая Стандартное нормальное распределение ОтказЭто соответствует корпусу нормального распределения со средним, равным \(\mu\) = 0, а стандартное отклонение, равное \(\sigma\) = 1. Важность стандартного нормального распределения состоит в том, что при соответствующих преобразованиях (это, преобразование нормальных баллов в Z-Баллы), все обычные расчеты вероятности могут быть уменьшены до расчетов при стандартном нормальном распределении.

Что такое Z-оценки ?Z-оценки - это просто значения стандартного нормального распределения.Каждое другое обычное распределение может быть превращено в стандартное нормальное распределение следующим образом.Предположим, что X имеет нормальное распределение со средним \(\mu\) и стандартным отклонением \(\sigma\).Затем, если мы определим \(Z = \frac{X - \mu}{\sigma}\), у нас есть, что Z имеет стандартное нормальное распределение.

Теперь это все отлично, но как вы вычисляете любую нормальную вероятность, используя стандартное нормальное распределение?Простой.Подумайте о следующем примере:

Я хочу вычислить \(\Pr(X \le 40)\), где x - нормально распределенная переменная, со средним __xxyz_b__ = 35 и стандартное отклонение \(\sigma\) = 25. Итак, я вычисляю z-счет x = 40:

И теперь мы принимаем критическое наблюдение, что \(\Pr(X \le 40) = Pr(Z \le 0.2)\), и эта последняя вероятность может быть получена с помощью легкодоступных стандартных нормальных таблиц распределения или использование программного обеспечения, такого как Excel или другие.На самом деле, используя стандартную нормальную таблицу распространения, мы находим, что \(\Pr(Z \le 0.2) = 0.5793\).Следовательно

Если вам нужно вычисление нормальных вероятностей распространения, пожалуйста, перейдите на наш Обычный калькулятор кривой распределения