descompunere - puzzle-uri online

Distribuția normală este o distribuție de probabilitate continuă. Este numită de asemenea distribuția Gauss deoarece a fost descoperită de către Carl Friedrich Gauss.Distribuția normală standard (cunoscută,de asemenea, sub numele de distribuție Z) este distribuția normală cu media zero și variația 1 (curbele verzi în imaginea din dreapta). Acesta este adesea numită curba lui Gauss, deoarece graficul densității de probabilitate arată ca un clopot.

Se notează cu: N(μ,σ), unde μ și σ sunt parametrii din funcția de distribuție care va fi descrisă în continuare.

Proprietăți

Densitatea de repartiție

f

(

x

)

=

1

σ

2

π

e

(

x

μ

)

2

2

σ

2

{\displaystyle f(x)={\frac {1}{\sigma {\sqrt {2\pi }}}}e^{-{\frac {(x-\mu )^{2}}{2\sigma ^{2}}}}}

Media

M

(

X

)

{\displaystyle M(X)\,}

=

x

.

f

(

x

)

d

x

{\displaystyle \int _{-\infty }^{\infty }x.f(x)\,dx}

=

x

.

1

σ

2

π

e

(

x

μ

)

2

2

σ

2

d

x

{\displaystyle \int _{-\infty }^{\infty }x.{\frac {1}{\sigma {\sqrt {2\pi }}}}e^{-{\frac {(x-\mu )^{2}}{2\sigma ^{2}}}}\,dx}

=

μ

{\displaystyle \mu }

Dispersia

σ

2

(

X

)

=

(

x

M

(

X

)

)

2

.

f

(

x

)

d

x

{\displaystyle \sigma ^{2}(X)=\int _{-\infty }^{\infty }(x-M(X))^{2}.f(x)\,dx}

=

(

x

M

(

X

)

)

2

.

1

σ

2

π

e

(

x

μ

)

2

2

σ

2

d

x

{\displaystyle \int _{-\infty }^{\infty }(x-M(X))^{2}.{\frac {1}{\sigma {\sqrt {2\pi }}}}e^{-{\frac {(x-\mu )^{2}}{2\sigma ^{2}}}}\,dx}

=

(

x

μ

)

2

.

1

σ

2

π

e

(

x

μ

)

2

2

σ

2

d

x

{\displaystyle \int _{-\infty }^{\infty }(x-\mu )^{2}.{\frac {1}{\sigma {\sqrt {2\pi }}}}e^{-{\frac {(x-\mu )^{2}}{2\sigma ^{2}}}}\,dx}

=

σ

2

{\displaystyle \sigma ^{2}}

Entropia

H

[

f

]

=

f

(

x

)

ln

(

f

(

x

)

)

d

x

{\displaystyle H[f]=-\int \limits _{-\infty }^{\infty }f(x)\ln(f(x))\,dx}

=

1

σ

2

π

e

(

x

μ

)

2

2

σ

2

ln

(

1

σ

2

π

e

(

x

μ

)

2

2

σ

2

)

d

x

{\displaystyle -\int \limits _{-\infty }^{\infty }{\frac {1}{\sigma {\sqrt {2\pi }}}}e^{-{\frac {(x-\mu )^{2}}{2\sigma ^{2}}}}\ln({\frac {1}{\sigma {\sqrt {2\pi }}}}e^{-{\frac {(x-\mu )^{2}}{2\sigma ^{2}}}})\,dx}

=

ln

(

σ

2

π

e

)

{\displaystyle \ln \left(\sigma {\sqrt {2\,\pi \,e}}\right)\!}

Funcția de repartiție cumulativă

Funcția de repartiție cumulativă este funcția

F

(

t

)

{\displaystyle F(t)}

=

t

f

(

x

)

d

x

{\displaystyle \int _{-\infty }^{t}f(x)\,dx}

=

1

σ

.

Labirint abstract jigsaw puzzle onlineCameră devastată jigsaw puzzle onlinescândură de lemn roșie și maro puzzle onlineUrbex într-o clădire abandonată puzzle onlineSe pare că restaurantul meu este puzzle onlineScara albă din lemn cu perete floral puzzle onlineFereastra de sticlă din lemn alb jigsaw puzzle onlineMG hambar găsi jigsaw puzzle onlineO casă tristă, veche, abandonată în pădure jigsaw puzzle online
Copyright 2024 puzzlefactory.com Toate drepturile rezervate.