Básicamente, la función de densidad de probabilidad de una aleatoria continua se parecía ser que la función que define en un punto dado en la relación de las variables proporcionado space.The entre sí se dio cuenta y algunos ejemplos se dan a continuación. Podemos discutir la función de densidad de probabilidad mean.Probability Función de Densidad Media Distribución normal: Veamos acerca de la función de densidad de probabilidad decir, el reparto de lo normal, también la norma como la distribución de Gauss es la distribución de la razón ordinaria principalmente ampliamente utilizado. Es la base que se integra en el medio de las distribuciones de duración usados normalmente para la fiabilidad y la vida de la información analysis.There varios que fila que la distribución normal es inaceptable para la información del modelo existencia. Desde la izquierda se expande máximo de la distribución y se expande al tiempo negativo sin fin. Este modelo podría afectar en no constructiva-veces-a failure.Probability función de densidad media: La "función de distribución de probabilidad" sentencia se ha aplicado para indicar la función de densidad de probabilidad, pero se supone que la atención especial para ser llevado por todo este término, ya que no es estándar entre los probabilistas y estadísticos y en otras fuentes. función de distribución de probabilidad podría aplicarse mientras que la distribución de posibilidad se define como una función sobre conjuntos comunes de valores, o puede referirse a la función de distribución acumulativa, o puede ser una función de masa de probabilidad en lugar de la variable aleatoria density.A que tienen una puesta en común a través de una media m = 0 y una desviación estándar σ = 1 se denomina normal estándar Distribution.Normal gráficos de la función de probabilidad se refiere a: la probabilidad normal proporciona es muy habitual en el terreno de las estadísticas. Cada vez que determinamos cosas similares a la altura, el peso, el salario, las opiniones y los votos de la gente, la gráfica de los resultados es muy a menudo un gráfico curve.The habitual de la base de distribución normal en dos pertenencias que son el denotan y la desviación normal. La media de la distribución averiguar la ubicación del centro del gráfico, y la desviación estándar de salir de la altura y la anchura de la curva normal graph.Both son: (dos pic curva) Para encontrar la fórmula de distribución de probabilidad SN curva f (x) = 1 /sqrt 2 pi * e ^ x ^ 2 /curva normal 2Standard μ = 0, σ = 1 (pic 3) Formul para la función de densidad de probabilidad MeanLet nos vemos acerca de la función de densidad de probabilidad significa, una variable aleatoria que tiene una puesta en común con una denotan m = 0 y una desviación estándar σ = 1 se denomina normal estándar Distribution.To encontrar el ND = P (x) = (1 /(σ sqrt (2π))) e- (XM) 2 /(2σ2) Para encontrar la SND = P (x) = (1 /sqrt (2π)) e- (x2 /2) Aquí m = media σ es la desviación estándar, 'pi' = 3,14 e = 2.718Example con ExplainationExample: dos monedas se lanzan a la vez. Encuentre la probabilidad de que (i) obtener dos colas (ii) obtener al menos una cola (iii) al no obtener la cola (iv) para conseguir una cola y una headSolution: Let 'H' indican la ocurrencia de recibir una cabeza y "T" indica caso de obtener una cruz. En lanzando dos monedas al mismo tiempo, todos los resultados posibles son AA, AS, TH, y TT.Numbers de posibles resultados = 4 (i) Los resultados favorables de dos colas es (T, T) número de resultados favorables = 1P (dos colas) = 1/4 (ii) Los resultados favorables de al menos una cola son HT, TH, y TT.Number de resultados favorables = 3P (al menos una cola) = 3/4 (iii) Obtención de la cola no es (H, H). resultado favorable es 1.P (sin cola) = 1/4 (iv) Los resultados favorables de al menos una cola y una cabeza HT, TH, número de resultados favorables = 2P (al menos una cola y una cabeza) = 2/4 ---> br /> Ejemplo 2: Encontrar la desviación media respecto a la mediana de la información requerida en el: 11, 3,8,7,5,14,10,2,9Solution: arreglo de los datos dados en un orden ascendente , obtenemos: 2, 3, 5, 7, 8, 9, 10, 11, 14.Here n = 9, que es odd.Median = (n + 1) /2 = (9 + 1) /2 = 5Así la quinta observación es 8Thus M = 8.El valores de (xM) son, -6, -5, -3, -1, 0, 1,2,3,6'sum_ (i = 1) ^ 9 '