Calculadora de Distribuição Normal (Gaussiana)

Esta calculadora de distribuição normal ajuda você a encontrar probabilidades, densidade e escores z em uma distribuição em formato de sino usando a média e o desvio padrão. Ela se baseia na distribuição normal padrão usada em estatística. Para consultar uma referência oficial confiável, veja o e-Handbook of Statistical Methods do NIST/SEMATECH: NIST.

Use a calculadora abaixo para verificar a probabilidade de um valor estar abaixo de um ponto, acima de um ponto ou entre dois valores. Você também pode calcular o escore z de um valor ou a densidade em um ponto exato.

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O que esta calculadora faz

A ferramenta trabalha com uma distribuição normal, também chamada de distribuição gaussiana. Você informa a média, o desvio padrão e o valor ou intervalo que quer testar. Em seguida, a calculadora mostra o resultado em formato numérico claro e explica o que ele significa.

• Abaixo de um valor: chance de X ser menor que um valor escolhido
• Acima de um valor: chance de X ser maior que um valor escolhido
• Entre dois valores: chance de X ficar dentro de um intervalo
• Densidade: concentração da curva em um ponto, não a probabilidade de um valor exato
• Escore z: distância de um valor em relação à média, medida em desvios padrão

Como usar

1. Escolha o tipo de cálculo.
2. Informe a média.
3. Informe o desvio padrão.
4. Informe um valor ou dois valores para um intervalo.
5. Clique em Calcular.

Como interpretar o resultado

Uma probabilidade como 0.841345 significa cerca de 84.13%. Um escore z de 1.5 significa que o valor está 1,5 desvio padrão acima da média. Um escore z negativo significa que o valor está abaixo da média.

No modo de densidade, o resultado não é a chance de um valor exato. Em uma distribuição contínua, a probabilidade vem de um intervalo, não de um único ponto.

Normal ou gaussiana

Não há diferença. Distribuição normal e distribuição gaussiana são dois nomes para a mesma curva em formato de sino.

Onde isso é útil

Esta calculadora é útil para estatística, notas de provas, controle de qualidade, pesquisa, engenharia, finanças e análise de dados. Ela oferece uma forma rápida de entender qual é a probabilidade de um valor ou intervalo em um modelo de distribuição normal.

Esta ferramenta é confiável quando seus dados podem ser modelados de forma razoável por uma distribuição normal. Nem todo conjunto de dados real segue uma curva de sino perfeita, então os resultados funcionam melhor quando o modelo normal se ajusta bem aos seus dados.

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