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Formule Distribution normale

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La distribution normale est un type de distribution de probabilité continue pour une variable aléatoire à valeur réelle. Vérifiez FAQs

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

P_normal - Distribution normale?x - Résultats spécifiques des essais?μ - Moyenne de distribution?σ - Écart type de distribution?π - Constante d'Archimède?

Exemple Distribution normale

Avec des valeurs

Avec unités

Seul exemple

Voici à quoi ressemble l'équation Distribution normale avec des valeurs.

Voici à quoi ressemble l'équation Distribution normale avec unités.

Voici à quoi ressemble l'équation Distribution normale.

0.0967 = \frac{e^{- \frac{{(3 - 2)}^{2}}{2 \cdot 4^{2}}}}{4 \cdot \sqrt{2 \cdot 3.1416}}

0.0967 = \frac{e^{- \frac{{(3 - 2)}^{2}}{2 \cdot 4^{2}}}}{4 \cdot \sqrt{2 \cdot 3.1416}}

0.0967 = \frac{e^{- \frac{{(3 - 2)}^{2}}{2 \cdot 4^{2}}}}{4 \cdot \sqrt{2 \cdot 3.1416}}

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Ingénierie mécanique » fx Distribution normale

Distribution normale Solution

Suivez notre solution étape par étape pour savoir comment calculer Distribution normale ?

Premier pas Considérez la formule

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

L'étape suivante Valeurs de remplacement des variables

∴

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

L'étape suivante Valeurs de remplacement des constantes

∴

P normal = \frac{e^{- \frac{{(3 - 2)}^{2}}{2 \cdot 4^{2}}}}{4 \cdot \sqrt{2 \cdot 3.1416}}

L'étape suivante Préparez-vous à évaluer

∴

P normal = \frac{e^{- \frac{{(3 - 2)}^{2}}{2 \cdot 4^{2}}}}{4 \cdot \sqrt{2 \cdot 3.1416}}

L'étape suivante Évaluer

∴

P normal = 0.0966670292007123

Dernière étape Réponse arrondie

∴

P normal = 0.0967

Distribution normale Formule Éléments

Variables

Constantes

Les fonctions

Distribution normale

La distribution normale est un type de distribution de probabilité continue pour une variable aléatoire à valeur réelle.

Symbole: P_normal

La mesure: NAUnité: Unitless

Note: La valeur doit être comprise entre 0 et 1.

Formules pour trouver Distribution normale

Résultats spécifiques des essais

Les résultats spécifiques au sein des essais sont le nombre de fois qu'un certain résultat se produit dans un ensemble d'essais donné.

Symbole: x

La mesure: NAUnité: Unitless

Note: La valeur peut être positive ou négative.

Formules pour trouver Résultats spécifiques des essais

Moyenne de distribution

La moyenne de distribution est la valeur moyenne arithmétique à long terme d'une variable aléatoire ayant cette distribution.

Symbole: μ

La mesure: NAUnité: Unitless

Note: La valeur doit être supérieure à 0.

Formules pour trouver Moyenne de distribution

Écart type de distribution

L'écart type de la distribution est une mesure de l'étalement des nombres.

Symbole: σ

La mesure: NAUnité: Unitless

Note: La valeur doit être supérieure à 0.

Formules pour trouver Écart type de distribution

Constante d'Archimède

La constante d'Archimède est une constante mathématique qui représente le rapport entre la circonférence d'un cercle et son diamètre.

Symbole: π

Valeur: 3.14159265358979323846264338327950288

sqrt

Une fonction racine carrée est une fonction qui prend un nombre non négatif comme entrée et renvoie la racine carrée du nombre d'entrée donné.

Syntaxe: sqrt(Number)

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Comment évaluer Distribution normale ?

L'évaluateur Distribution normale utilise Normal Distribution = e^(-(Résultats spécifiques des essais-Moyenne de distribution)^2/(2*Écart type de distribution^2))/(Écart type de distribution*sqrt(2*pi)) pour évaluer Distribution normale, La distribution normale est un type de distribution de probabilité continue pour une variable aléatoire à valeur réelle. Distribution normale est désigné par le symbole P_normal.

Comment évaluer Distribution normale à l'aide de cet évaluateur en ligne ? Pour utiliser cet évaluateur en ligne pour Distribution normale, saisissez Résultats spécifiques des essais (x), Moyenne de distribution (μ) & Écart type de distribution (σ) et appuyez sur le bouton Calculer.

FAQs sur Distribution normale

Quelle est la formule pour trouver Distribution normale ?

La formule de Distribution normale est exprimée sous la forme Normal Distribution = e^(-(Résultats spécifiques des essais-Moyenne de distribution)^2/(2*Écart type de distribution^2))/(Écart type de distribution*sqrt(2*pi)). Voici un exemple : 0.096667 = e^(-(3-2)^2/(2*4^2))/(4*sqrt(2*pi)).

Comment calculer Distribution normale ?

Avec Résultats spécifiques des essais (x), Moyenne de distribution (μ) & Écart type de distribution (σ), nous pouvons trouver Distribution normale en utilisant la formule - Normal Distribution = e^(-(Résultats spécifiques des essais-Moyenne de distribution)^2/(2*Écart type de distribution^2))/(Écart type de distribution*sqrt(2*pi)). Cette formule utilise également les fonctions Constante d'Archimède et Racine carrée (sqrt).

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