FormulaDen.com

физика Химия математика Химическая инженерия Гражданская Электрические Электроника Электроника и приборы Материаловедение Механический Технология производства финансовый Здоровье

Нормальное распределение Формула

Fx Копировать

LaTeX Копировать

Нормальное распределение — это тип непрерывного распределения вероятностей для действительной случайной величины. Проверьте FAQs

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

P_normal - Нормальное распределение?x - Конкретные результаты испытаний?μ - Среднее значение распределения?σ - Стандартное отклонение распределения?π - постоянная Архимеда?

Пример Нормальное распределение

С ценностями

С единицами

Только пример

Вот как уравнение Нормальное распределение выглядит как с ценностями.

Вот как уравнение Нормальное распределение выглядит как с единицами.

Вот как уравнение Нормальное распределение выглядит как.

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}}

Кончик: Используйте значок карандаша ( Pencil

) выше, чтобы редактировать входные значения и единицы измерения.

Рассчитать

Пересчитать

Решение

Копировать

Сброс

Делиться

Вы здесь -

Дом » Category

Инженерное дело » Category

Механический » Category

Инженерное дело » fx Нормальное распределение

Нормальное распределение Решение

Следуйте нашему пошаговому решению о том, как рассчитать Нормальное распределение?

Первый шаг Рассмотрим формулу

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

Следующий шаг Заменить значения переменных

∴

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

Следующий шаг Замещающие значения констант

∴

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

Следующий шаг Подготовьтесь к оценке

∴

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

Следующий шаг Оценивать

∴

P normal = 0.0966670292007123

Последний шаг Округление ответа

∴

P normal = 0.0967

Нормальное распределение Формула Элементы

Переменные

Константы

Функции

Нормальное распределение

Нормальное распределение — это тип непрерывного распределения вероятностей для действительной случайной величины.

Символ: P_normal

Измерение: NAЕдиница: Unitless

Примечание: Значение должно быть меньше 1.

Формулы для поиска Нормальное распределение

Конкретные результаты испытаний

Конкретные результаты в испытаниях — это количество раз, когда определенный результат имеет место в заданном наборе испытаний.

Символ: x

Измерение: NAЕдиница: Unitless

Примечание: Значение может быть положительным или отрицательным.

Формулы для поиска Конкретные результаты испытаний

Среднее значение распределения

Среднее значение распределения — это долгосрочное среднее арифметическое значение случайной величины, имеющей данное распределение.

Символ: μ

Измерение: NAЕдиница: Unitless

Примечание: Значение должно быть больше 0.

Формулы для поиска Среднее значение распределения

Стандартное отклонение распределения

Стандартное отклонение распределения — это мера того, насколько разбросаны числа.

Символ: σ

Измерение: NAЕдиница: Unitless

Примечание: Значение должно быть больше 0.

Формулы для поиска Стандартное отклонение распределения

постоянная Архимеда

Постоянная Архимеда — это математическая константа, которая представляет собой отношение длины окружности к ее диаметру.

Символ: π

Ценить: 3.14159265358979323846264338327950288

sqrt

Функция квадратного корня — это функция, которая принимает в качестве входных данных неотрицательное число и возвращает квадратный корень заданного входного числа.

Синтаксис: sqrt(Number)

Другие формулы в категории Промышленные параметры

Идти Дисперсия

σ 2 = {(\frac{t p - t 0}{6})}^{2}

Идти Интенсивность трафика

ρ = \frac{λ a}{µ}

Идти Точка заказа

RP = DL + S

Идти Фактор обучения

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

Узнать больше OpenImg

Как оценить Нормальное распределение?

Оценщик Нормальное распределение использует Normal Distribution = e^(-(Конкретные результаты испытаний-Среднее значение распределения)^2/(2*Стандартное отклонение распределения^2))/(Стандартное отклонение распределения*sqrt(2*pi)) для оценки Нормальное распределение, Нормальное распределение - это тип непрерывного распределения вероятностей для случайной величины с действительным знаком. Нормальное распределение обозначается символом P_normal.

Как оценить Нормальное распределение с помощью этого онлайн-оценщика? Чтобы использовать этот онлайн-оценщик для Нормальное распределение, введите Конкретные результаты испытаний (x), Среднее значение распределения (μ) & Стандартное отклонение распределения (σ) и нажмите кнопку расчета.

FAQs на Нормальное распределение

По какой формуле можно найти Нормальное распределение?

Формула Нормальное распределение выражается как Normal Distribution = e^(-(Конкретные результаты испытаний-Среднее значение распределения)^2/(2*Стандартное отклонение распределения^2))/(Стандартное отклонение распределения*sqrt(2*pi)). Вот пример: 0.096667 = e^(-(3-2)^2/(2*4^2))/(4*sqrt(2*pi)).

Как рассчитать Нормальное распределение?

С помощью Конкретные результаты испытаний (x), Среднее значение распределения (μ) & Стандартное отклонение распределения (σ) мы можем найти Нормальное распределение, используя формулу - Normal Distribution = e^(-(Конкретные результаты испытаний-Среднее значение распределения)^2/(2*Стандартное отклонение распределения^2))/(Стандартное отклонение распределения*sqrt(2*pi)). В этой формуле также используются функции постоянная Архимеда, и Квадратный корень (sqrt).

Let Others Know

✖

Facebook

Twitter

Copied!

: Ценить
: Единица

Нормальное распределение Формула

Пример Нормальное распределение

Нормальное распределение Решение

Нормальное распределение Формула Элементы

Другие формулы в категории Промышленные параметры

Как оценить Нормальное распределение?

FAQs на Нормальное распределение

Variable Name