Нормальное распределение
Строит график плотности вероятности и функции плотности распределения для нормального распределения.
Нормальное распределение — занимает особую роль в теории вероятностей. Это наиболее общее непрерывное распределение вероятностей, часто использующееся для представления случайных величин, закон распределения которых не известен.
Функция плотности вероятности
Плотность нормального распределения выражается функцией Гаусса:
где μ — математическое ожидание,
σ — среднеквадратическое отклонение,
σ ² — дисперсия,
медиана и мода нормального распределения равны математическому ожиданию μ. 
Калькулятор ниже вычисляет значения функции плотности вероятности и функции распределения в заданной точке при для нормального распределения, определяемого заданной дисперсией и математическим ожиданием:
Функция распределения
Функция распределения для нормального распределения задается формулой:
где, erf(x) — функция ошибок (Лапласа) или интеграл вероятности, определяемый как:
Квантильная функция
Квантильная функция нормального распределения выражается через обратную функцию ошибок:
p может принимать значения в диапазоне [0,1].
Квантильная функция стандартного нормального распределения (нормального распределения с σ =1, μ=0) упрощается до: 
Эту функцию называют пробит функцией, применяется она в различных областях, для анализа зависимости качественных переменных от множества факторов.
Калькулятор ниже вычисляет значение квантильной функции нормального распределения ( можно задать дисперсию = 1 и мат ожидание=0, чтобы получить значение пробит функции).
Похожие калькуляторы
- • Биномиальное распределение. Функция плотности вероятности, кумулятивная функция распределения, математическое ожидание и дисперсия
 - • Логнормальное распределение
 - • Распределение Стьюдента
 - • Генератор нормально распределенных случайных чисел
 - • Вероятность возникновения некоторого числа событий при проведении нескольких испытаний. Испытания Бернулли.
 - • Раздел: Математика ( 272 калькуляторов )
 
Комментарии