Calculadora Distribución normal

✖Los resultados específicos dentro de los ensayos son la cantidad de veces que se produce un determinado resultado dentro de un conjunto determinado de ensayos.ⓘ Resultados específicos dentro de los ensayos [x]			+10% -10%
✖La media de distribución es el valor promedio aritmético a largo plazo de una variable aleatoria que tiene esa distribución.ⓘ Media de distribución [μ]			+10% -10%
✖La desviación estándar de distribución es una medida de cuán dispersos están los números.ⓘ Desviación estándar de distribución [σ]			+10% -10%

✖La distribución normal es un tipo de distribución de probabilidad continua para una variable aleatoria de valor real.ⓘ Distribución normal [P_normal]

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Distribución normal Solución

PASO 0: Resumen del cálculo previo

Fórmula utilizada

Distribución normal = e^(-(Resultados específicos dentro de los ensayos-Media de distribución)^2/(2*Desviación estándar de distribución^2))/(Desviación estándar de distribución*sqrt(2*pi))
P_normal = e^(-(x-μ)^2/(2*σ^2))/(σ*sqrt(2*pi))
Esta fórmula usa 2 Constantes, 1 Funciones, 4 Variables

Constantes utilizadas

pi - La constante de Arquímedes. Valor tomado como 3.14159265358979323846264338327950288
e - la constante de napier Valor tomado como 2.71828182845904523536028747135266249

Funciones utilizadas

sqrt - Una función de raíz cuadrada es una función que toma un número no negativo como entrada y devuelve la raíz cuadrada del número de entrada dado., sqrt(Number)

Variables utilizadas

Distribución normal - La distribución normal es un tipo de distribución de probabilidad continua para una variable aleatoria de valor real.
Resultados específicos dentro de los ensayos - Los resultados específicos dentro de los ensayos son la cantidad de veces que se produce un determinado resultado dentro de un conjunto determinado de ensayos.
Media de distribución - La media de distribución es el valor promedio aritmético a largo plazo de una variable aleatoria que tiene esa distribución.
Desviación estándar de distribución - La desviación estándar de distribución es una medida de cuán dispersos están los números.

PASO 1: Convierta la (s) entrada (s) a la unidad base

Resultados específicos dentro de los ensayos: 3 --> No se requiere conversión
Media de distribución: 2 --> No se requiere conversión
Desviación estándar de distribución: 4 --> No se requiere conversión

PASO 2: Evaluar la fórmula

Sustituir valores de entrada en una fórmula

P_normal = e^(-(x-μ)^2/(2*σ^2))/(σ*sqrt(2*pi)) --> e^(-(3-2)^2/(2*4^2))/(4*sqrt(2*pi))

Evaluar ... ...

P_normal = 0.0966670292007123

PASO 3: Convierta el resultado a la unidad de salida

0.0966670292007123 --> No se requiere conversión

RESPUESTA FINAL

0.0966670292007123 ≈ 0.096667 <-- Distribución normal

(Cálculo completado en 00.004 segundos)

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Créditos

Creado por Suman Ray Pramanik

Instituto Indio de Tecnología (IIT), Kanpur

¡Suman Ray Pramanik ha creado esta calculadora y 50+ más calculadoras!

Verificada por Akshada Kulkarni

Instituto Nacional de Tecnología de la Información (NIIT), Neemrana

¡Akshada Kulkarni ha verificado esta calculadora y 900+ más calculadoras!

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Factor de aprendizaje

LaTeX Vamos Factor de aprendizaje = (log10(Hora de la tarea 1)-log10(Tiempo para n tareas))/log10(Número de tareas)

Intensidad de tráfico

LaTeX Vamos Intensidad del tráfico = Tasa media de llegadas/Tasa de servicio promedio

Punto de pedido

LaTeX Vamos Punto de pedido = Demanda de plazo de entrega+Stock de seguridad

Diferencia

LaTeX Vamos Diferencia = ((Tiempo pesimista-Tiempo optimista)/6)^2

Distribución normal Fórmula

LaTeX Vamos

¿Qué es la distribución normal?

La distribución normal es un tipo de distribución de probabilidad continua para una variable aleatoria de valor real. Las distribuciones normales son importantes en estadística y a menudo se utilizan en las ciencias naturales y sociales para representar variables aleatorias de valor real cuyas distribuciones no se conocen. Su importancia se debe en parte al teorema del límite central. Establece que, bajo algunas condiciones, el promedio de muchas muestras (observaciones) de una variable aleatoria con media finita y varianza es en sí misma una variable aleatoria, cuya distribución converge a una distribución normal a medida que aumenta el número de muestras.

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