Fondamentalement, la fonction de densité de probabilité d'un aléatoire continu semblait être que la fonction qui définit à un moment donné dans la condition relation des variables space.The uns avec les autres sont remarqué et quelques exemples sont donnés ci-dessous. Nous pouvons discuter de la densité de probabilité fonction mean.Probability Densité Fonction distribution normale moyenne: Voyons sur la fonction de densité de probabilité moyenne, le partage normal, également de série que le partage de Gauss est la distribution de la raison ordinaire principalement largement utilisé. Il est la base qui intègre au milieu des distributions de durée normalement utilisés pour la fiabilité et la vie des informations analysis.There sont diverses qui rament que la distribution normale est inacceptable pour l'information modèle d'existence. Étant donné que la main gauche se dilate au maximum de la distribution et se développe pour le temps négatif sans fin. Ce modèle pourrait effectuer dans nonconstructive Densité Fonction fois-à failure.Probability moyenne: La «fonction de distribution de probabilité" de la phrase a été appliquée pour indiquer la fonction de densité de probabilité, mais une attention particulière est censé être pris autour de ce terme, car il est pas standard parmi probabilistes et statisticiens et dans d'autres sources. fonction de distribution de probabilité peut être appliquée alors que la distribution de possibilité est définie comme une fonction sur des ensembles communs de valeurs, ou il peut se référer à la fonction de distribution cumulative, ou il peut être une fonction de masse de probabilité plutôt que la variable aléatoire densité.Procédé qui ont un le partage commun par une moyenne m = 0 et un écart-type σ = 1 est appelée norme normale Distribution.Normal Probabilité Graphiques Fonction moyenne: la probabilité normale fournit est extrêmement simple dans le sol des statistiques. Chaque fois que nous déterminons des choses semblables à la hauteur, le poids, le salaire, des opinions ou des votes des gens, le graphique des résultats est extrêmement souvent un tableau de courbe.Procédé habituel de la base de distribution normale sur deux effets qui sont le désignent et l'écart normal. La moyenne du partage découvrir l'emplacement du centre du graphique, et l'écart-type sortir la hauteur et la largeur de la graph.Both sont Courbe normale: (deux pic de la courbe) Pour trouver la formule de SN distribution de probabilité courbe f (x) = 1 /sqrt 2 pi * e ^ x ^ 2 /2De série normale courbe μ = 0, σ = 1 (pic 3) Formul pour densité de probabilité fonction MeanLet nous voyons sur la fonction de densité de probabilité moyenne, une variable aléatoire qui a une le partage commun avec un désignent m = 0 et un écart-type σ = 1 est appelée norme normale Distribution.To trouver ND = P (x) = (1 /(σ sqrt (2π))) e (xm) 2 /(2σ2) Pour trouver le SND = P (x) = (1 /sqrt (2π)) e- (x2 /2) ici m = moyenne σ est l'écart type, 'pi' = 3,14 e = 2.718Example avec ExplainationExample: Deux pièces de monnaie sont jetées à la fois. Trouver la probabilité de (i) obtenir deux queues (ii) obtenir au moins une queue (iii) ne pas recevoir la queue (iv) obtenir une queue et un headSolution: Let 'H' indiquent l'apparition de la réception d'une tête et 'T' indique l'événement d'obtenir une queue. Le lancer deux pièces simultanément, tous les résultats possibles sont HH, HT, TH et TT.Numbers des résultats possibles = 4 (i) les résultats favorables de deux queues est (T, T) Nombre de résultats favorables = 1P (Deux queues) = 1/4 (ii) les résultats favorables d'au moins une queue sont HT, TH, et TT.Number des résultats favorables = 3P (au moins une queue) = 3/4 (iii) Obtenir pas de queue est (H, H). résultat favorable est 1.P (pas de queue) = 1/4 (iv) les résultats favorables d'au moins une queue et un HT de tête, TH, Nombre de résultats favorables = 2P (au moins une queue et une tête) = 2/4 ---> br /> Exemple 2: Trouver l'écart moyen au sujet de la médiane pour les informations indiquées au: 11, 3,8,7,5,14,10,2,9Solution: Organisation des données fournies dans un ordre croissant , on obtient: 2, 3, 5, 7, 8, 9, 10, 11, 14.Here n = 9, qui est odd.Median = (n + 1) /2 = (9 + 1) /2 = 5So la cinquième observation est 8Thus M = 8.Le valeurs de (xM) sont, -6, -5, -3, -1, 0, 1,2,3,6'sum_ (i = 1) ^ 9 '