UTILS.
Приватность по умолчанию
🔔

Калькулятор нормального распределения

Вычислите z-оценки и вероятности нормального распределения: P(X ≤ x), P(X ≥ x), площадь между двумя значениями и плотность в точке x.

Ваши файлы остаются на этом устройстве

Файлы обрабатываются в браузере и не отправляются на сервер. Сайт загружает код и ресурсы для работы инструментов. Без аккаунтов и трекеров.

Нажмите «Скачать», чтобы сохранить инструмент одним HTML-файлом для работы офлайн.

Конфиденциальность →

Об этом инструменте

Калькулятор нормального распределения вычисляет вероятности для нормальной (гауссовой) случайной величины X со средним μ и стандартным отклонением σ. Введите μ, σ и значение x — и по желанию второе значение x2 — и он возвращает z-оценку и связанные хвостовые и интервальные вероятности в процентах, всё вычисляется в вашем браузере, ничего не загружается.

Стандартизированная оценка равна z = (x − μ) / σ. Кумулятивная вероятность P(X ≤ x) находится из стандартной нормальной функции распределения Φ(z), приближённой формулой функции ошибок Абрамовица–Стегана; затем P(X ≥ x) = 1 − Φ(z). Если вы укажете x2 больше x, площадь между ними равна Φ((x2 − μ)/σ) − Φ(z). Плотность вероятности в точке x равна (1 / (σ√(2π)))·e^(−z²/2).

Стандартное отклонение σ должно быть больше нуля; нулевое или отрицательное σ отклоняется как недопустимое. Поскольку функция распределения использует рациональное приближение, вероятности точны до нескольких знаков после запятой — более чем достаточно для учёбы и повседневной работы, хотя и не до последней цифры печатной z-таблицы.

Часто задаваемые вопросы

Что такое z-оценка?
z = (x − μ)/σ — это число стандартных отклонений, на которое x лежит выше (положительное) или ниже (отрицательное) среднего. Она переводит любое нормальное значение в стандартную нормальную шкалу, так что одна таблица вероятностей подходит для любого случая.
Насколько точны вероятности?
Кумулятивная вероятность использует приближение функции ошибок Абрамовица–Стегана, точное примерно до ±1×10⁻⁷ в функции ошибок. Например, P(Z ≤ 1) получается около 84,13%, что совпадает со стандартными z-таблицами.
Как получить площадь между двумя значениями?
Введите x и большее x2. Инструмент вычисляет Φ((x2−μ)/σ) − Φ((x−μ)/σ), вероятность того, что X попадает строго между двумя значениями. Оставьте x2 пустым, чтобы пропустить его.
Что такое значение плотности (PDF)?
Это высота колоколообразной кривой в точке x, (1/(σ√(2π)))·e^(−z²/2). Само по себе это не вероятность — вероятности берутся из площадей под кривой, а не из высоты в отдельной точке.

Больше инструментов