Distribuição normal de probabilidade Solução

ETAPA 0: Resumo de pré-cálculo
Fórmula Usada
Função de distribuição de probabilidade normal = 1/(Desvio Padrão da Distribuição Normal*sqrt(2*pi))*e^((-1/2)*((Número de sucessos-Média da distribuição normal)/Desvio Padrão da Distribuição Normal)^2)
PNormal = 1/(σNormal*sqrt(2*pi))*e^((-1/2)*((x-μNormal)/σNormal)^2)
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
Função de distribuição de probabilidade normal - A Função de Distribuição de Probabilidade Normal, também conhecida como distribuição Gaussiana, é uma função matemática que descreve uma curva simétrica em forma de sino.
Desvio Padrão da Distribuição Normal - O desvio padrão da distribuição normal é a distância média entre cada ponto de dados e a média da distribuição, fornecendo uma medida de quanto os valores normalmente se desviam da média.
Número de sucessos - Número de Sucessos é a variável aleatória que denota o número de eventos ou ocorrências dentro de um intervalo fixo de tempo ou espaço.
Média da distribuição normal - A média da distribuição normal é o valor médio ou esperado e representa a tendência central da distribuição.
ETAPA 1: Converter entrada (s) em unidade de base
Desvio Padrão da Distribuição Normal: 2 --> Nenhuma conversão necessária
Número de sucessos: 7 --> Nenhuma conversão necessária
Média da distribuição normal: 5.5 --> Nenhuma conversão necessária
ETAPA 2: Avalie a Fórmula
Substituindo valores de entrada na fórmula
PNormal = 1/(σNormal*sqrt(2*pi))*e^((-1/2)*((x-μNormal)/σNormal)^2) --> 1/(2*sqrt(2*pi))*e^((-1/2)*((7-5.5)/2)^2)
Avaliando ... ...
PNormal = 0.150568716077402
PASSO 3: Converta o Resultado em Unidade de Saída
0.150568716077402 --> Nenhuma conversão necessária
RESPOSTA FINAL
0.150568716077402 0.150569 <-- Função de distribuição de probabilidade normal
(Cálculo concluído em 00.020 segundos)

Créditos

Creator Image
Criado por Dhruv Walia
Instituto Indiano de Tecnologia, Escola Indiana de Minas, DHANBAD (IIT ISM), Dhanbad, Jharkhand
Dhruv Walia criou esta calculadora e mais 1100+ calculadoras!
Verifier Image
Verificado por Nikhil
Universidade de Mumbai (DJSCE), Mumbai
Nikhil verificou esta calculadora e mais 300+ calculadoras!

2 Distribuição normal Calculadoras

Distribuição normal de probabilidade
​ Vai Função de distribuição de probabilidade normal = 1/(Desvio Padrão da Distribuição Normal*sqrt(2*pi))*e^((-1/2)*((Número de sucessos-Média da distribuição normal)/Desvio Padrão da Distribuição Normal)^2)
Escore Z na Distribuição Normal
​ Vai Escore Z na Distribuição Normal = (Valor Individual em Distribuição Normal-Média na distribuição normal)/Desvio Padrão na Distribuição Normal

Distribuição normal de probabilidade Fórmula

Função de distribuição de probabilidade normal = 1/(Desvio Padrão da Distribuição Normal*sqrt(2*pi))*e^((-1/2)*((Número de sucessos-Média da distribuição normal)/Desvio Padrão da Distribuição Normal)^2)
PNormal = 1/(σNormal*sqrt(2*pi))*e^((-1/2)*((x-μNormal)/σNormal)^2)

O que é probabilidade?

Em matemática, a teoria da probabilidade é o estudo das chances. Na vida real, prevemos chances dependendo da situação. Mas a teoria da Probabilidade está trazendo uma base matemática para o conceito de Probabilidade. Por exemplo, se uma caixa contém 10 bolas, incluindo 7 bolas pretas e 3 bolas vermelhas e uma bola escolhida aleatoriamente. Então a probabilidade de obter a bola vermelha é 3/10 e a probabilidade de obter a bola preta é 7/10. Quando se trata de estatísticas, a probabilidade é como a espinha dorsal das estatísticas. Tem ampla aplicação na tomada de decisões, ciência de dados, estudos de tendências de negócios, etc.

O que é distribuição normal?

A distribuição normal é um tipo de distribuição de probabilidade contínua para uma variável aleatória de valor real. As distribuições normais são importantes em estatística e são frequentemente utilizadas nas ciências naturais e sociais para representar variáveis aleatórias com valor real cujas distribuições não são conhecidas. A sua importância deve-se 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 à medida que o número de amostras aumenta.

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