Distribution normale Calculatrice

✖Les résultats spécifiques au sein des essais sont le nombre de fois qu'un certain résultat se produit dans un ensemble d'essais donné.ⓘ Résultats spécifiques des essais [x]			+10% -10%
✖La moyenne de distribution est la valeur moyenne arithmétique à long terme d'une variable aléatoire ayant cette distribution.ⓘ Moyenne de distribution [μ]			+10% -10%
✖L'écart type de la distribution est une mesure de l'étalement des nombres.ⓘ Écart type de distribution [σ]			+10% -10%

✖La distribution normale est un type de distribution de probabilité continue pour une variable aléatoire à valeur réelle.ⓘ Distribution normale [P_normal]

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Formule

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Distribution normale

Formule

`"P"_{"normal"} = e^(-("x"-"μ")^2/(2*"σ"^2))/("σ"*sqrt(2*pi))`

Exemple

`"0.096667"=e^(-("3"-"2")^2/(2*("4")^2))/("4"*sqrt(2*pi))`

Calculatrice

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Distribution normale Solution

ÉTAPE 0: Résumé du pré-calcul

Formule utilisée

Distribution normale = e^(-(Résultats spécifiques des essais-Moyenne de distribution)^2/(2*Écart type de distribution^2))/(Écart type de distribution*sqrt(2*pi))
P_normal = e^(-(x-μ)^2/(2*σ^2))/(σ*sqrt(2*pi))
Cette formule utilise 2 Constantes, 1 Les fonctions, 4 Variables

Constantes utilisées

pi - Constante d'Archimède Valeur prise comme 3.14159265358979323846264338327950288
e - constante de Napier Valeur prise comme 2.71828182845904523536028747135266249

Fonctions utilisées

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., sqrt(Number)

Variables utilisées

Distribution normale - La distribution normale est un type de distribution de probabilité continue pour une variable aléatoire à valeur réelle.
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.
Moyenne de distribution - La moyenne de distribution est la valeur moyenne arithmétique à long terme d'une variable aléatoire ayant cette distribution.
Écart type de distribution - L'écart type de la distribution est une mesure de l'étalement des nombres.

ÉTAPE 1: Convertir les entrées en unité de base

Résultats spécifiques des essais: 3 --> Aucune conversion requise
Moyenne de distribution: 2 --> Aucune conversion requise
Écart type de distribution: 4 --> Aucune conversion requise

ÉTAPE 2: Évaluer la formule

Remplacement des valeurs d'entrée dans la formule

P_normal = e^(-(x-μ)^2/(2*σ^2))/(σ*sqrt(2*pi)) --> e^(-(3-2)^2/(2*4^2))/(4*sqrt(2*pi))

Évaluer ... ...

P_normal = 0.0966670292007123

ÉTAPE 3: Convertir le résultat en unité de sortie

0.0966670292007123 --> Aucune conversion requise

RÉPONSE FINALE

0.0966670292007123 ≈ 0.096667 <-- Distribution normale

(Calcul effectué en 00.004 secondes)

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Crédits

Créé par Suman Ray Pramanik

Institut indien de technologie (IIT), Kanpur

Suman Ray Pramanik a créé cette calculatrice et 50+ autres calculatrices!

Vérifié par Akshada Kulkarni

Institut national des technologies de l'information (NIIT), Neemrana

Akshada Kulkarni a validé cette calculatrice et 900+ autres calculatrices!

< 12 Paramètres industriels Calculatrices

Distribution binomiale

Aller Distribution binomiale = Nombre d'essais!*(Probabilité de succès d'un essai unique^Résultats spécifiques des essais)*(Probabilité d'échec d'un seul essai^(Nombre d'essais-Résultats spécifiques des essais))/(Résultats spécifiques des essais!*(Nombre d'essais-Résultats spécifiques des essais)!)

Distribution normale

Aller Distribution normale = e^(-(Résultats spécifiques des essais-Moyenne de distribution)^2/(2*Écart type de distribution^2))/(Écart type de distribution*sqrt(2*pi))

Facteur d'apprentissage

Aller Facteur d'apprentissage = (log10(Il est temps pour la tâche 1)-log10(Temps pour n tâches))/log10(Nombre de tâches)

Loi de Poisson

Aller Loi de Poisson = Moyenne de distribution^(Résultats spécifiques des essais)*e^(-Moyenne de distribution)/(Résultats spécifiques des essais!)

Taux de dévaluation annuel

Aller Taux de dévaluation annuel = (Taux de rendement Devise étrangère-Taux de rendement USD)/(1+Taux de rendement USD)

Crashing

Aller Pente de coût = (Coût de l'accident-Coût normal)/(Temps normal-Temps de crash)

Erreur de prévision

Aller Erreur de prévision = Valeur observée au temps t-Prévision moyenne lisse pour la période t

Densité de trafic macroscopique

Aller Densité du trafic en vpm = Débit horaire en vph/(Moy. Vitesse de voyage/0.277778)

Données générales de couture

Aller DSG = (Pouvoir humain*Heures de travail)/Cible

Point de commande

Aller Point de commande = Demande de délai de livraison+Stock de Sécurité

Intensité du trafic

Aller Intensité du trafic = Taux d'arrivée moyen/Taux de service moyen

Variance

Aller Variance = ((Temps pessimiste-Temps optimiste)/6)^2

Distribution normale Formule

Qu'est-ce que la distribution normale?

La distribution normale est un type de distribution de probabilité continue pour une variable aléatoire à valeur réelle. Les distributions normales sont importantes en statistique et sont souvent utilisées dans les sciences naturelles et sociales pour représenter des variables aléatoires à valeur réelle dont les distributions ne sont pas connues. Leur importance est en partie due au théorème central limite. Il indique que, dans certaines conditions, la moyenne de nombreux échantillons (observations) d'une variable aléatoire avec une moyenne et une variance finies est elle-même une variable aléatoire - dont la distribution converge vers une distribution normale à mesure que le nombre d'échantillons augmente.

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