Normale verdeling Oplossing

STAP 0: Samenvatting voorberekening
Formule gebruikt
Normale verdeling = e^(-(Specifieke resultaten binnen onderzoeken-Gemiddelde van distributie)^2/(2*Standaarddeviatie van distributie^2))/(Standaarddeviatie van distributie*sqrt(2*pi))
Pnormal = e^(-(x-μ)^2/(2*σ^2))/(σ*sqrt(2*pi))
Deze formule gebruikt 2 Constanten, 1 Functies, 4 Variabelen
Gebruikte constanten
pi - De constante van Archimedes Waarde genomen als 3.14159265358979323846264338327950288
e - De constante van Napier Waarde genomen als 2.71828182845904523536028747135266249
Functies die worden gebruikt
sqrt - Een vierkantswortelfunctie is een functie die een niet-negatief getal als invoer neemt en de vierkantswortel van het opgegeven invoergetal retourneert., sqrt(Number)
Variabelen gebruikt
Normale verdeling - De normale verdeling is een soort continue kansverdeling voor een willekeurige variabele met reële waarde.
Specifieke resultaten binnen onderzoeken - Specifieke resultaten binnen onderzoeken zijn het aantal keren dat een bepaalde uitkomst plaatsvindt binnen een bepaalde reeks onderzoeken.
Gemiddelde van distributie - Het gemiddelde van de verdeling is de rekenkundige gemiddelde waarde over de lange termijn van een willekeurige variabele met die verdeling.
Standaarddeviatie van distributie - De standaarddeviatie van distributie is een maat voor hoe verspreid getallen zijn.
STAP 1: converteer ingang (en) naar basiseenheid
Specifieke resultaten binnen onderzoeken: 3 --> Geen conversie vereist
Gemiddelde van distributie: 2 --> Geen conversie vereist
Standaarddeviatie van distributie: 4 --> Geen conversie vereist
STAP 2: Evalueer de formule
Invoerwaarden in formule vervangen
Pnormal = e^(-(x-μ)^2/(2*σ^2))/(σ*sqrt(2*pi)) --> e^(-(3-2)^2/(2*4^2))/(4*sqrt(2*pi))
Evalueren ... ...
Pnormal = 0.0966670292007123
STAP 3: converteer het resultaat naar de eenheid van de uitvoer
0.0966670292007123 --> Geen conversie vereist
DEFINITIEVE ANTWOORD
0.0966670292007123 0.096667 <-- Normale verdeling
(Berekening voltooid in 00.004 seconden)

Credits

Creator Image
Gemaakt door Suman Ray Pramanik
Indian Institute of Technology (IIT), Kanpur
Suman Ray Pramanik heeft deze rekenmachine gemaakt en nog 50+ meer rekenmachines!
Verifier Image
Geverifieërd door Akshada Kulkarni
Nationaal instituut voor informatietechnologie (NIT), Neemrana
Akshada Kulkarni heeft deze rekenmachine geverifieerd en nog 900+ rekenmachines!

Industriële parameters Rekenmachines

Leerfactor
​ LaTeX ​ Gaan Leerfactor = (log10(Tijd voor Taak 1)-log10(Tijd voor n taken))/log10(Aantal taken)
Verkeersintensiteit
​ LaTeX ​ Gaan Verkeersintensiteit = Gemiddelde aankomstsnelheid/Gemiddelde servicesnelheid
Variantie
​ LaTeX ​ Gaan Variantie = ((Pessimistische tijd-Optimistische tijd)/6)^2
Bestelpunt
​ LaTeX ​ Gaan Bestelpunt = Vraag doorlooptijd+Veiligheidsvoorraad

Normale verdeling Formule

​LaTeX ​Gaan
Normale verdeling = e^(-(Specifieke resultaten binnen onderzoeken-Gemiddelde van distributie)^2/(2*Standaarddeviatie van distributie^2))/(Standaarddeviatie van distributie*sqrt(2*pi))
Pnormal = e^(-(x-μ)^2/(2*σ^2))/(σ*sqrt(2*pi))

Wat is normale distributie?

De normale verdeling is een soort continue kansverdeling voor een reële waarde willekeurige variabele. Normale verdelingen zijn belangrijk in statistieken en worden vaak gebruikt in de natuur- en sociale wetenschappen om willekeurige variabelen met reële waarde weer te geven waarvan de verdelingen niet bekend zijn. Hun belang is deels te danken aan de centrale limietstelling. Het stelt dat, onder bepaalde omstandigheden, het gemiddelde van vele steekproeven (waarnemingen) van een willekeurige variabele met eindig gemiddelde en variantie zelf een willekeurige variabele is - waarvan de verdeling convergeert naar een normale verdeling naarmate het aantal steekproeven toeneemt.

Let Others Know
Facebook
Twitter
Reddit
LinkedIn
Email
WhatsApp
Copied!