Norm CDF 計算オンライン

Norm CDF Calculator は、 累積分布 2 点間の正規分布の関数 (CDF)。この機能は重要です 統計 確率変数が特定の範囲内に収まる確率を理解するのに役立ちます。データに基づいて予測や意思決定を行うために、金融、研究、エンジニアリングなどのさまざまな分野で広く使用されています。

Norm CDF Calculator の重要性は、迅速かつ正確な計算を提供できる機能にあります。これで節約できます 時間 エラーの可能性が軽減されるため、専門家にとっても学生にとっても同様に貴重なリソースとなります。

ノルム CDF 計算式の計算式

正規分布の累積分布関数の計算は、次の特定の式に基づいています。

CDF(lower, upper, μ, σ) = (CDF(upper, μ, σ) - CDF(lower, μ, σ))

どこ：

• CDF(x, μ, σ) は、次のように評価された正規分布の累積分布関数です。 x 意地悪で μ および標準偏差 σ.
• lower 範囲の下限です。
• upper 範囲の上限です。
• μ は正規分布の平均です。
• σ は正規分布の標準偏差です。

この式は、正規分布データセット内の値が指定された範囲内に収まる確率を計算するための基本です。

一般用語と表

契約期間	定義	申し込み
平均値 (μ)	正規分布におけるすべてのデータ ポイントの平均。	Norm CDF 計算の中心値として使用されます。
標準偏差 (σ)	平均値付近のデータ ポイントの分散または広がりの尺度。	正規分布における値の広がりを示します。
Zスコア	データ ポイントの平均からの標準偏差の数。	正規分布内でスコアが発生する確率を見つけたり、異なる正規分布からの 2 つのスコアを比較したりするのに役立ちます。
確率(P)	イベントが発生する可能性 (0 から 1 まで)。	確率変数が正規分布の特定の範囲内に収まる確率を見つけるために使用されます。
累積確率	確率変数が特定の値以下である確率。	正規曲線の下でのデータの累積的な挙動を理解するのに不可欠です。
百分位数	観測値の特定のパーセントがそれを下回る値。	データセット内の特定の値の相対的な位置を理解するのに役立ちます。

たとえば、平均 (μ) が 100、標準偏差 (σ) が 15 で正規分布するテスト スコアを分析している場合、スコア 115 のパーセンタイルを見つけることに興味があるかもしれません。 Norm CDF の使用計算機で適切な値を数式に組み込むと、スコア 115 のパーセンタイル ランクを示す累積確率が得られます。

ノルム CDF 計算機の例

Norm CDF Calculator がどのように機能するかを説明するために、平均 (μ) が 50、標準偏差 (σ) が 10 のデータセットを考えます。値が 45 と 55 の間に収まる確率を見つけたい場合は、次の式を適用します。次のように：

CDF(45, 55, 50, 10) = (CDF(55, 50, 10) - CDF(45, 50, 10))

関連する値を計算機に入力すると確率が表示され、統計データを正確に解釈できるようになります。

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