Distribuição normal Calculadora

✖Os Resultados Específicos dentro dos Testes são o número de vezes que um determinado resultado ocorre dentro de um determinado conjunto de testes.ⓘ Resultados específicos nos ensaios [x]			+10% -10%
✖Média de distribuição é o valor médio aritmético de longo prazo de uma variável aleatória com essa distribuição.ⓘ Média de Distribuição [μ]			+10% -10%
✖O desvio padrão da distribuição é uma medida de quão espalhados os números estão.ⓘ Desvio padrão da distribuição [σ]			+10% -10%

✖A distribuição normal é um tipo de distribuição de probabilidade contínua para uma variável aleatória de valor real.ⓘ Distribuição normal [P_normal]

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Fórmula

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Distribuição normal

Fórmula

P normal = \frac{e^{- \frac{{(x - μ)}^{2}}{2 \cdot σ^{2}}}}{σ \cdot \sqrt{2 \cdot π}}

Exemplo

0.096667 = \frac{e^{- \frac{{(3 - 2)}^{2}}{2 \cdot 4^{2}}}}{4 \cdot \sqrt{2 \cdot π}}

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Distribuição normal Solução

ETAPA 0: Resumo de pré-cálculo

Fórmula Usada

Distribuição normal = e^(-(Resultados específicos nos ensaios-Média de Distribuição)^2/(2*Desvio padrão da distribuição^2))/(Desvio padrão da distribuição*sqrt(2*pi))
P_normal = e^(-(x-μ)^2/(2*σ^2))/(σ*sqrt(2*pi))
Esta fórmula usa 2 Constantes, 1 Funções, 4 Variáveis

Constantes Usadas

pi - Constante de Arquimedes Valor considerado como 3.14159265358979323846264338327950288
e - Constante de Napier Valor considerado como 2.71828182845904523536028747135266249

Funções usadas

sqrt - Uma função de raiz quadrada é uma função que recebe um número não negativo como entrada e retorna a raiz quadrada do número de entrada fornecido., sqrt(Number)

Variáveis Usadas

Distribuição normal - A distribuição normal é um tipo de distribuição de probabilidade contínua para uma variável aleatória de valor real.
Resultados específicos nos ensaios - Os Resultados Específicos dentro dos Testes são o número de vezes que um determinado resultado ocorre dentro de um determinado conjunto de testes.
Média de Distribuição - Média de distribuição é o valor médio aritmético de longo prazo de uma variável aleatória com essa distribuição.
Desvio padrão da distribuição - O desvio padrão da distribuição é uma medida de quão espalhados os números estão.

ETAPA 1: Converter entrada (s) em unidade de base

Resultados específicos nos ensaios: 3 --> Nenhuma conversão necessária
Média de Distribuição: 2 --> Nenhuma conversão necessária
Desvio padrão da distribuição: 4 --> Nenhuma conversão necessária

ETAPA 2: Avalie a Fórmula

Substituindo valores de entrada na 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))

Avaliando ... ...

P_normal = 0.0966670292007123

PASSO 3: Converta o Resultado em Unidade de Saída

0.0966670292007123 --> Nenhuma conversão necessária

RESPOSTA FINAL

0.0966670292007123 ≈ 0.096667 <-- Distribuição normal

(Cálculo concluído em 00.004 segundos)

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Créditos

Criado por Suman Ray Pramanik

Instituto Indiano de Tecnologia (IIT), Kanpur

Suman Ray Pramanik criou esta calculadora e mais 50+ calculadoras!

Verificado por Akshada Kulkarni

Instituto Nacional de Tecnologia da Informação (NIIT), Neemrana

Akshada Kulkarni verificou esta calculadora e mais 900+ calculadoras!

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Fator de Aprendizagem

Vai Fator de Aprendizagem = (log10(Hora da Tarefa 1)-log10(Tempo para n tarefas))/log10(Número de tarefas)

Intensidade do Tráfego

Vai Intensidade de tráfego = Taxa Média de Chegada/Taxa média de serviço

Ponto de Reordenar

Vai Ponto de Reordenar = Demanda de Lead Time+Estoque de Segurança

Variância

Vai Variância = ((Tempo Pessimista-Tempo otimista)/6)^2

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Distribuição normal Fórmula

O que é distribuição normal?

A distribuição normal é um tipo de distribuição de probabilidade contínua para uma variável aleatória de valor real. Distribuições normais são importantes em estatística e são frequentemente usadas nas ciências naturais e sociais para representar variáveis aleatórias de valor real cujas distribuições não são conhecidas. Sua importância se deve em parte ao teorema do limite central. Afirma que, sob algumas condições, a média de muitas amostras (observações) de uma variável aleatória com média e variância finitas é ela própria uma variável aleatória - cuja distribuição converge para uma distribuição normal conforme o número de amostras aumenta.

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