Distribuzione normale calcolatrice

✖I risultati specifici all'interno delle prove sono il numero di volte in cui un determinato risultato si verifica all'interno di un dato insieme di prove.ⓘ Risultati specifici all'interno delle sperimentazioni [x]			+10% -10%
✖La media di distribuzione è il valore medio aritmetico di lungo periodo di una variabile casuale avente tale distribuzione.ⓘ Media di distribuzione [μ]			+10% -10%
✖La deviazione standard della distribuzione è una misura di quanto sono distribuiti i numeri.ⓘ Deviazione standard della distribuzione [σ]			+10% -10%

✖La distribuzione normale è un tipo di distribuzione di probabilità continua per una variabile casuale a valori reali.ⓘ Distribuzione normale [P_normal]

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Distribuzione normale Soluzione

FASE 0: Riepilogo pre-calcolo

Formula utilizzata

Distribuzione normale = e^(-(Risultati specifici all'interno delle sperimentazioni-Media di distribuzione)^2/(2*Deviazione standard della distribuzione^2))/(Deviazione standard della distribuzione*sqrt(2*pi))
P_normal = e^(-(x-μ)^2/(2*σ^2))/(σ*sqrt(2*pi))
Questa formula utilizza 2 Costanti, 1 Funzioni, 4 Variabili

Costanti utilizzate

pi - Costante di Archimede Valore preso come 3.14159265358979323846264338327950288
e - Costante di Napier Valore preso come 2.71828182845904523536028747135266249

Funzioni utilizzate

sqrt - Una funzione radice quadrata è una funzione che accetta un numero non negativo come input e restituisce la radice quadrata del numero di input specificato., sqrt(Number)

Variabili utilizzate

Distribuzione normale - La distribuzione normale è un tipo di distribuzione di probabilità continua per una variabile casuale a valori reali.
Risultati specifici all'interno delle sperimentazioni - I risultati specifici all'interno delle prove sono il numero di volte in cui un determinato risultato si verifica all'interno di un dato insieme di prove.
Media di distribuzione - La media di distribuzione è il valore medio aritmetico di lungo periodo di una variabile casuale avente tale distribuzione.
Deviazione standard della distribuzione - La deviazione standard della distribuzione è una misura di quanto sono distribuiti i numeri.

PASSAGGIO 1: conversione degli ingressi in unità di base

Risultati specifici all'interno delle sperimentazioni: 3 --> Nessuna conversione richiesta
Media di distribuzione: 2 --> Nessuna conversione richiesta
Deviazione standard della distribuzione: 4 --> Nessuna conversione richiesta

FASE 2: valutare la formula

Sostituzione dei valori di input nella formula

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

Valutare ... ...

P_normal = 0.0966670292007123

PASSAGGIO 3: conversione del risultato nell'unità di output

0.0966670292007123 --> Nessuna conversione richiesta

RISPOSTA FINALE

0.0966670292007123 ≈ 0.096667 <-- Distribuzione normale

(Calcolo completato in 00.004 secondi)

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Titoli di coda

Creato da Suman Ray Pramanik

Istituto indiano di tecnologia (IO ESSO), Kanpur

Suman Ray Pramanik ha creato questa calcolatrice e altre 50+ altre calcolatrici!

Verificato da Akshada Kulkarni

Istituto nazionale di tecnologia dell'informazione (NIIT), Neemrana

Akshada Kulkarni ha verificato questa calcolatrice e altre 900+ altre calcolatrici!

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Fattore di apprendimento

LaTeX Partire Fattore di apprendimento = (log10(Tempo per l'attività 1)-log10(Tempo per n attività))/log10(Numero di attività)

Intensità del traffico

LaTeX Partire Intensità del traffico = Tasso medio di arrivo/Tasso medio di servizio

Punto di riordino

LaTeX Partire Punto di riordino = Domanda di tempo di consegna+Scorta di sicurezza

Varianza

LaTeX Partire Varianza = ((Tempo pessimistico-Tempo ottimistico)/6)^2

Vedi altro >>

Distribuzione normale Formula

LaTeX Partire

Cos'è la distribuzione normale?

La distribuzione normale è un tipo di distribuzione di probabilità continua per una variabile casuale a valori reali. Le distribuzioni normali sono importanti in statistica e sono spesso utilizzate nelle scienze naturali e sociali per rappresentare variabili casuali a valori reali le cui distribuzioni non sono note. La loro importanza è in parte dovuta al teorema del limite centrale. Afferma che, in alcune condizioni, la media di molti campioni (osservazioni) di una variabile casuale con media e varianza finite è essa stessa una variabile casuale, la cui distribuzione converge a una distribuzione normale all'aumentare del numero di campioni.

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