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Fórmula Distribuição normal

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A distribuição normal é um tipo de distribuição de probabilidade contínua para uma variável aleatória de valor real. Verifique FAQs

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

P_normal - Distribuição Normal?x - Resultados específicos nos ensaios?μ - Média de distribuição?σ - Desvio padrão da distribuição?π - Constante de Arquimedes?

Exemplo de Distribuição normal

Com valores

Com unidades

Apenas exemplo

Esta é a aparência da equação Distribuição normal com valores.

Esta é a aparência da equação Distribuição normal com unidades.

Esta é a aparência da equação Distribuição normal.

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}}

Dica: Use o ícone de lápis ( Pencil

) acima para editar valores de entrada e unidades.

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Distribuição normal Solução

Siga nossa solução passo a passo sobre como calcular Distribuição normal?

Primeiro passo Considere a fórmula

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

Próxima Etapa Substituir valores de variáveis

∴

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

Próxima Etapa Valores substitutos de constantes

∴

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

Próxima Etapa Prepare-se para avaliar

∴

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

Próxima Etapa Avalie

∴

P normal = 0.0966670292007123

Último passo Resposta de arredondamento

∴

P normal = 0.0967

Distribuição normal Fórmula Elementos

Variáveis

Constantes

Funções

Distribuição Normal

A distribuição normal é um tipo de distribuição de probabilidade contínua para uma variável aleatória de valor real.

Símbolo: P_normal

Medição: NAUnidade: Unitless

Observação: O valor deve ser menor que 1.

Fórmulas para encontrar Distribuição Normal

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.

Símbolo: x

Medição: NAUnidade: Unitless

Observação: O valor pode ser positivo ou negativo.

Fórmulas para encontrar Resultados específicos nos ensaios

Média de distribuição

Média de Distribuição é o valor médio aritmético de longo prazo de uma variável aleatória com essa distribuição.

Símbolo: μ

Medição: NAUnidade: Unitless

Observação: O valor deve ser maior que 0.

Fórmulas para encontrar Média de distribuição

Desvio padrão da distribuição

O desvio padrão da distribuição é uma medida de quão dispersos os números estão.

Símbolo: σ

Medição: NAUnidade: Unitless

Observação: O valor deve ser maior que 0.

Fórmulas para encontrar Desvio padrão da distribuição

Constante de Arquimedes

A constante de Arquimedes é uma constante matemática que representa a razão entre a circunferência de um círculo e seu diâmetro.

Símbolo: π

Valor: 3.14159265358979323846264338327950288

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.

Sintaxe: sqrt(Number)

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Ir Variância

σ 2 = {(\frac{t p - t 0}{6})}^{2}

Ir Intensidade do Tráfego

ρ = \frac{λ a}{µ}

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RP = DL + S

Ir Fator de Aprendizagem

k = \frac{\log 10 (a 1) - \log 10 (a n)}{\log 10} (n tasks)

Ver mais

Como avaliar Distribuição normal?

O avaliador Distribuição normal usa Normal Distribution = e^(-(Resultados específicos nos ensaios-Média de distribuição)^2/(2*Desvio padrão da distribuição^2))/(Desvio padrão da distribuição*sqrt(2*pi)) para avaliar Distribuição Normal, A distribuição normal é um tipo de distribuição de probabilidade contínua para uma variável aleatória de valor real. Distribuição Normal é denotado pelo símbolo P_normal.

Como avaliar Distribuição normal usando este avaliador online? Para usar este avaliador online para Distribuição normal, insira Resultados específicos nos ensaios (x), Média de distribuição (μ) & Desvio padrão da distribuição (σ) e clique no botão calcular.

FAQs sobre Distribuição normal

Qual é a fórmula para encontrar Distribuição normal?

A fórmula de Distribuição normal é expressa como Normal Distribution = e^(-(Resultados específicos nos ensaios-Média de distribuição)^2/(2*Desvio padrão da distribuição^2))/(Desvio padrão da distribuição*sqrt(2*pi)). Aqui está um exemplo: 0.096667 = e^(-(3-2)^2/(2*4^2))/(4*sqrt(2*pi)).

Como calcular Distribuição normal?

Com Resultados específicos nos ensaios (x), Média de distribuição (μ) & Desvio padrão da distribuição (σ) podemos encontrar Distribuição normal usando a fórmula - Normal Distribution = e^(-(Resultados específicos nos ensaios-Média de distribuição)^2/(2*Desvio padrão da distribuição^2))/(Desvio padrão da distribuição*sqrt(2*pi)). Esta fórmula também usa funções Constante de Arquimedes e Raiz quadrada (sqrt).

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