普通分布计算器

计算一个值在正态分布中发生的概率。

计算器

输入您的值

计算概率的值

分布的平均值

分布的标准偏差

完整指南

普通分布计算工具完整指南

正常分布计算器是有助于分析和了解高斯(正常)分布范围内的概率的基本统计工具. 这些计算器是统计人员、研究人员、学生和各领域专业人员的有力工具。

什么是正常分布计算器?

一个正态分布计算器是一种专门的工具,旨在计算出与正态分布曲线相关的概率. 它允许用户根据分布的参数(平均与标准偏差),找到一个随机变量在某个特定范围内,高于或低于某个特定值的可能性.

普通分布计算器的关键函数:

  • 计算某一数值在特定范围内发生的概率
  • 确定一个数值小于或等于某一点的概率
  • 确定一个值大于给定点的概率
  • 在 Z 分数和生分数之间转换
  • 查找特定百分位数的特定值

为什么正常分布计算器很重要

正常分布是统计中最重要的概率分布之一,原因如下:

  1. 中央限制 定理:随着抽样规模的扩大,许多统计的抽样分布都接近于正常分布,而不论人口的原始分布.
  2. 自然现象:许多自然过程和人类属性(高度,重量,智商分数)遵循正常分布.
  3. 统计推论:许多统计方法假定了正常性,使正常分布成为推断统计的基石.
  4. 质量控制:在制造中,正常的配给用于监测和控制产品质量.
  5. 风险管理:金融机构利用正常的分布来模拟市场收益并评估投资风险.

用正常分布计算器解决问题的类型

查找概率

  • • P(X)-小于或等于X的可能性
  • • P(X)-可能大于或等于X
  • • P(x1 ×××××××2) - 可能位于x1至x2之间

查找值

  • • 二. 支助 以特定累积概率查找值
  • • 二. 支助 在分布中查找百分位数
  • • 二. 支助 在原始分数和标准化分数之间转换(z分数)

理解Z分数和标准化

Z分分数(标准分数)是正态分布计算的关键组成部分. 它代表着一个给定值与平均值有多少标准偏差.

Z分数公式:
z = (x - μ) / σ

地点:

  • x 为原始值
  • μ为平均值
  • 偏差是标准偏差

标准正态分布的平均值为0,标准偏差为1,使z分数普遍化. 这使得我们能对所有正常的分布使用相同的标准普通表.

第68-95-99.7条规则

这个规则(也叫实证规则)帮助我们理解正常曲线的概率分布:

  • 约68人% 数值低于平均值的 1 个标准差
  • 约95起% 数值低于平均值的2个标准差
  • 约99.7% 中值的3个标准差

实际世界应用

学历

标准化测试、曲线分级、分析学生成绩数据

财务

风险评估、组合分析、期权定价、风险价值计算

制造业

统计过程控制、质量保证、容忍限度

保健

医学研究、药物疗效研究、分析病人数据

使用正常分布计算器的好处

  • 消除涉及复杂公式的人工计算的必要性
  • 减少概率计算出错
  • 提供超出经验规则近似值的精确结果
  • 为分布中的任何值节省即时计算的时间
  • 为基于统计概率的决策提供便利

使用此计算器

我们的正常分布计算器允许您快速和轻松地计算累积概率:

  1. 输入要计算概率的值( x)
  2. 指定您分布的平均值( μ)
  3. 输入分配的标准偏差( 和)
  4. Click "Calculate" to get the cumulative probability P(X ≤ x)

计算器将确定您指定的正态分布的随机变量将小于或等同您的输入值的概率。

概念

普通分配公式

正常分布(又名高斯分布)是一种连续概率分布. 概率密度函数为:

公式:
f(x) = (1 / (σ√(2π))) * e^(-(x-μ)²/(2σ²))

地点:

  • x 是数值
  • μ为平均值
  • 偏差是标准偏差
  • π为皮(约合 3.14159)
  • e是欧拉的号码(约2.71828)
步骤

如何计算正常分布

要计算正态分布中的概率:

  1. 1
    确定数值(x)、平均值(μ)和标准差(和)
  2. 2
    计算 Z 分数: z = (x- μ) / \\ \ \ \ \ \ \
  3. 3
    使用累积正态分布函数查找概率
指南

理解正常分布

正态分布的主要特征:

  • 1
    铃声形状:

    分布对称并呈钟形,最高点为平分.

  • 2
    68-95-99.7 (中文(简体) ). 规则:

    约68起% 数值在1标准差以内,95% 在2个标准差内,以及99.7个% 在3个标准差内。

  • 3
    应用程序:

    在自然和社会科学中用于代表其分布不详的实值随机变量.

实例

实例

实例1测试分数

一个班的考试分数是75分,标准差是10分

x = 85, μ = 75, σ = 10

概率 0.8413

大约84.13% 学生的成绩为85分或以下。

实例2高度分布

男性成年高,平均70英寸,标准偏差3英寸

x = 73, μ = 70, σ = 3

概率 0.8413

大约84.13% 男人有73英寸或更短。

实例3IQ 分数

平均100分的智商得分和标准差 15

x = 115, μ = 100, σ = 15

概率 0.8413

大约84.13% 人口智商为115或以下。

工具

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