范数 CDF 在线计算器

Norm CDF 计算器是一个专门用于计算 累积分布 函数（CDF）用于两点之间的正态分布。这个功能至关重要 统计 因为它有助于理解随机变量落在特定范围内的概率。它广泛应用于金融、研究和工程等各个领域，根据数据进行预测和决策。

Norm CDF 计算器的重要性在于它能够提供快速、准确的计算。这节省了 次 并减少出错的可能性，使其成为专业人士和学生的宝贵资源。

Norm CDF计算器的公式

正态分布的累积分布函数的计算基于特定的公式：

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

地点：

• CDF(x, μ, σ) 是在以下条件下评估的正态分布的累积分布函数 x 与平均值 μ 和标准偏差 σ.
• lower 是范围的下限。
• upper 是范围的上限。
• μ 是正态分布的均值。
• σ 是正态分布的标准差。

该公式对于计算正态分布数据集中的值落在指定范围内的概率至关重要。

一般条款和表格

按揭年数	定义	应用领域
平均值（μ）	正态分布中所有数据点的平均值。	用作 Norm CDF 计算中的中心值。
标准偏差 (σ)	数据点围绕平均值的分散或分布的度量。	指示正态分布中值的分布程度。
Z分数	数据点与平均值的标准偏差数。	帮助查找正态分布内发生分数的概率并比较不同正态分布的两个分数。
概率（P）	事件发生的可能性，范围从 0 到 1。	用于查找随机变量落在正态分布中特定范围内的机会。
累积概率	随机变量小于或等于某个值的概率。	对于理解正态曲线下数据的累积行为至关重要。
百分	一个值，低于该值一定百分比的观测值会下降。	对于了解数据集中特定值的相对地位很有用。

例如，如果您正在分析平均值 (μ) 为 100、标准差 (σ) 为 15 的正态分布测试分数。您可能有兴趣查找分数 115 的百分位数。使用 Norm CDF将适当的值代入公式的计算器可以给出累积概率，表示 115 分的百分位数排名。

范数 CDF 计算器示例

为了说明 Norm CDF 计算器的工作原理，请考虑平均值 (μ) 为 50、标准差 (σ) 为 10 的数据集。如果我们想要找到某个值落在 45 到 55 之间的概率，我们应用以下公式如下：

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

通过将相关值输入计算器，它可以提供概率，使用户能够准确地解释统计数据。

最常见的常见问题解答