Калькулятор нормального распределения
Калькулятор нормального распределения
Введите значение (x), среднее распределения и его стандартное отклонение. Это рассчитает кумулятивную вероятность оказаться ниже x и дополнительную вероятность оказаться выше x, используя стандартную нормальную (колоколообразную) модель.
- Использует функцию кумулятивного распределения (CDF): преобразует x в z-оценку ((x − среднее) ÷ стандартное отклонение) и вычисляет площадь под кривой до этой точки.
- Ниже + выше всегда дают 1: поскольку каждый исход оказывается либо ниже, либо выше x, эти две вероятности дополняют друг друга.
- Отличается от калькулятора Z-оценки: этот инструмент идёт на шаг дальше преобразования в z-оценку — он преобразует эту z-оценку в реальную вероятность/процент.
Что на самом деле означает «вероятность ниже x»?
Это доля всего распределения, которая оказывается на уровне или ниже значения x — например, если x на одно стандартное отклонение выше среднего, примерно 84% распределения оказывается ниже него.
Работает ли это для любых данных или только для «нормальных»?
Это моделирует данные, которые следуют (или примерно следуют) нормальному/колоколообразному распределению — многие реальные измерения таковы (рост, баллы тестов), но скошенные или ограниченные данные могут не подходить.
Калькулятор нормального распределения
Введите значение (x), среднее распределения и его стандартное отклонение. Это рассчитает кумулятивную вероятность оказаться ниже x и дополнительную вероятность оказаться выше x, используя стандартную нормальную (колоколообразную) модель.
- Использует функцию кумулятивного распределения (CDF): преобразует x в z-оценку ((x − среднее) ÷ стандартное отклонение) и вычисляет площадь под кривой до этой точки.
- Ниже + выше всегда дают 1: поскольку каждый исход оказывается либо ниже, либо выше x, эти две вероятности дополняют друг друга.
- Отличается от калькулятора Z-оценки: этот инструмент идёт на шаг дальше преобразования в z-оценку — он преобразует эту z-оценку в реальную вероятность/процент.
Что на самом деле означает «вероятность ниже x»?
Это доля всего распределения, которая оказывается на уровне или ниже значения x — например, если x на одно стандартное отклонение выше среднего, примерно 84% распределения оказывается ниже него.
Работает ли это для любых данных или только для «нормальных»?
Это моделирует данные, которые следуют (или примерно следуют) нормальному/колоколообразному распределению — многие реальные измерения таковы (рост, баллы тестов), но скошенные или ограниченные данные могут не подходить.