Lors de l'application de la modélisation statistique à un ensemble de données, la "distribution normale" se réfère à une cloche en forme de fonction de probabilité qui est centré autour de la valeur moyenne de l'échantillon. Une fois construite, cette fonction permet aux chercheurs d'évaluer l'importance des différents points ou des valeurs à travers l'utilisation de transformées de Fourier et d'autres opérations de mathématiques supérieures. Pour dériver la distribution normale de la fonction, vous devez d'abord calculer la moyenne et l'écart-type de l'échantillon de données.
Lors de l'application de la modélisation statistique à un ensemble de données, la 'distribution normale' se réfère à une cloche en forme de fonction de probabilité qui est centré autour de la valeur moyenne de l'échantillon. Une fois construite, cette fonction permet aux chercheurs d'évaluer l'importance des différents points ou des valeurs à travers l'utilisation de transformées de Fourier et d'autres opérations de mathématiques supérieures. Pour dériver la distribution normale de la fonction, vous devez d'abord calculer la moyenne et l'écart-type de l'échantillon de données.
le Calcul de la Moyenne et l'Écart-type
- Ajout de la valeur de chaque point de l'échantillon.
- Diviser cette somme par le nombre total de points. C'est la 'moyenne' pour l'exemple.
- Soustraire la moyenne de la valeur individuelle de l'un des points.
- la quadrature du résultat.
- Répétez les étapes 3 et 4 pour tous les points de l'échantillon. Une fois que vous avez terminé ce processus pour tous les points, ajouter ces ensemble de nouvelles valeurs.
- Diviser ce résultat par le nombre total de points. C'est la 'déviation standard' pour l'exemple.
le Calcul de la Distribution Normale de la Formule
- Carré de l'écart-type.
d'Autres Personnes Sont la Lecture
Comment Convertir le Z Score de Probabilité
Comment faire pour Tester la Normalité (Distribution en Cloche)
- Multiplier le résultat par 2.
- Multiplier le résultat par pi. Pour les fins de ce calcul, vous pouvez le remplacer par '3.14' comme la valeur de pi.
- Prendre la racine carrée du résultat de la section 2, l'étape 3.
- 1 divisé par ce nombre. Le résultat sera le coefficient scalaire pour la distribution normale de la formule.
- Carré de l'écart-type.
- Multiplier par -2.
- 1 divisé par ce nombre. Le résultat sera le coefficient exponentiel.
- Écrire de la manière suivante: f(x) = [scalaire coefficient] e^(coefficient exponentiel^2). Note: [scalaire coefficient] est la valeur de la section 2, étape 5 [coefficient exponentiel] est la valeur de la section 2, étape 8 et [moyenne] est la valeur de la section 1, l'étape 2. Pour un exemple visuel général de la distribution normale de la formule, voir Ressources.
Comment Calculer la Distribution Normale
Lors de l'application de la modelisation statistique a un ensemble de donnees, la "distribution normale" se refere a une cloche en forme de fonction de probabilite qui est centre autour de la valeur moyenne de l'echantillon. Une fois construite, cette fonction permet aux chercheurs d'evaluer l'importance des differents points ou des valeurs a travers l'utilisation de transformees de Fourier et d'autres operations de mathematiques superieures. Pour deriver la distribution normale de la fonction, vous devez d'abord calculer la moyenne et l'ecart-type de l'echantillon de donnees.
Lors de l'application de la modelisation statistique a un ensemble de donnees, la 'distribution normale' se refere a une cloche en forme de fonction de probabilite qui est centre autour de la valeur moyenne de l'echantillon. Une fois construite, cette fonction permet aux chercheurs d'evaluer l'importance des differents points ou des valeurs a travers l'utilisation de transformees de Fourier et d'autres operations de mathematiques superieures. Pour deriver la distribution normale de la fonction, vous devez d'abord calculer la moyenne et l'ecart-type de l'echantillon de donnees.
le Calcul de la Moyenne et l'Ecart-type
- Ajout de la valeur de chaque point de l'echantillon.
- Diviser cette somme par le nombre total de points. C'est la 'moyenne' pour l'exemple.
- Soustraire la moyenne de la valeur individuelle de l'un des points.
- la quadrature du resultat.
- Repetez les etapes 3 et 4 pour tous les points de l'echantillon. Une fois que vous avez termine ce processus pour tous les points, ajouter ces ensemble de nouvelles valeurs.
- Diviser ce resultat par le nombre total de points. C'est la 'deviation standard' pour l'exemple.
le Calcul de la Distribution Normale de la Formule
- Carre de l'ecart-type.
d'Autres Personnes Sont la Lecture
- Comment Convertir le Z Score de Probabilite
- Comment faire pour Tester la Normalite (Distribution en Cloche)
- Multiplier le resultat par 2.
- Multiplier le resultat par pi. Pour les fins de ce calcul, vous pouvez le remplacer par '3.14' comme la valeur de pi.
- Prendre la racine carree du resultat de la section 2, l'etape 3.
- 1 divise par ce nombre. Le resultat sera le coefficient scalaire pour la distribution normale de la formule.
- Carre de l'ecart-type.
- Multiplier par -2.
- 1 divise par ce nombre. Le resultat sera le coefficient exponentiel.
- Ecrire de la maniere suivante: f(x) = [scalaire coefficient] e^(coefficient exponentiel^2). Note: [scalaire coefficient] est la valeur de la section 2, etape 5 [coefficient exponentiel] est la valeur de la section 2, etape 8 et [moyenne] est la valeur de la section 1, l'etape 2. Pour un exemple visuel general de la distribution normale de la formule, voir Ressources.
Comment Calculer la Distribution Normale
By commentfaire
Lors de l'application de la modélisation statistique à un ensemble de données, la "distribution normale" se réfère à une cloche en forme de fonction de probabilité qui est centré autour de la valeur moyenne de l'échantillon. Une fois construite, cette fonction permet aux chercheurs d'évaluer l'importance des différents points ou des valeurs à travers l'utilisation de transformées de Fourier et d'autres opérations de mathématiques supérieures. Pour dériver la distribution normale de la fonction, vous devez d'abord calculer la moyenne et l'écart-type de l'échantillon de données.
