Denne normalfordelingsberegner hjælper dig med at finde sandsynlighed, tæthed og z-scorer fra en klokkeformet fordeling ved hjælp af middelværdi og standardafvigelse. Den bygger på den standardnormalfordeling, der bruges i statistik. Se en pålidelig officiel reference i NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods: NIST.
Brug beregneren nedenfor til at finde sandsynligheden for, at en værdi ligger under et punkt, over et punkt eller mellem to værdier. Du kan også beregne z-scoren for en værdi eller tætheden i ét præcist punkt.
Hvad beregneren gør
Værktøjet arbejder med en normalfordeling, også kaldet en Gaussfordeling. Du indtaster middelværdien, standardafvigelsen og den værdi eller det interval, du vil teste. Beregneren viser derefter resultatet som et klart tal og forklarer, hvad det betyder.
- Under en værdi: sandsynligheden for, at X er mindre end en valgt værdi
- Over en værdi: sandsynligheden for, at X er større end en valgt værdi
- Mellem to værdier: sandsynligheden for, at X ligger inden for et interval
- Tæthed: kurvens koncentration i ét punkt, ikke sandsynligheden for én præcis værdi
- Z-score: hvor langt en værdi ligger fra middelværdien målt i standardafvigelser
Sådan bruger du den
- Vælg beregningstype.
- Indtast middelværdi.
- Indtast standardafvigelse.
- Indtast én værdi eller to værdier for et interval.
- Klik på Beregn.
Sådan læser du resultatet
En sandsynlighed som 0.841345 betyder cirka 84.13%. En z-score på 1.5 betyder, at værdien ligger 1,5 standardafvigelser over middelværdien. En negativ z-score betyder, at værdien ligger under middelværdien.
I tæthedstilstand er resultatet ikke sandsynligheden for én præcis værdi. I en kontinuert fordeling kommer sandsynlighed fra et interval, ikke fra et enkelt punkt.
Normal eller Gauss?
Der er ingen forskel. Normalfordeling og Gaussfordeling er to navne for den samme klokkekurve.
Hvor beregneren er nyttig
Denne beregner er nyttig til statistik, eksamensresultater, kvalitetskontrol, forskning, ingeniørarbejde, finans og dataanalyse. Den giver en hurtig måde at forstå, hvor sandsynlig en værdi eller et interval er i en normalfordelingsmodel.
Værktøjet er pålideligt, når dine data med rimelighed kan modelleres med en normalfordeling. Ikke alle datasæt følger en perfekt klokkekurve, så resultaterne er bedst, når normalmodellen passer godt til dine data.
CalcuLife.com









Skriv en kommentar