The distribuzione normale, noto anche come distribuzione Gaussiana, è una distribuzione di frequenza continua teorica rappresentata da una curva a campana simmetrica rispetto alla media, come mostrato nello schema seguente. Questa distribuzione è senza dubbio il più importante e la distribuzione più frequentemente utilizzati sia nella teoria e applicazione della distribuzione statistics.The normale, noto anche come distribuzione Gaussiana, è una distribuzione di frequenza continua teorica rappresentata da una curva a campana simmetrica attorno alla media come mostrato nella figura seguente. Questa distribuzione è senza dubbio il più importante e la distribuzione più frequentemente utilizzati sia nella teoria e applicazione della distribuzione statistics.The normale, noto anche come distribuzione Gaussiana, è una distribuzione di frequenza continua teorica rappresentata da una curva a campana simmetrica attorno alla media come mostrato nella figura seguente. Questa distribuzione è senza dubbio la più importante e la distribuzione più utilizzato sia nella teoria e l'applicazione di statistics.Probability Funzione Distribuzione della funzione di distribuzione di probabilità di distribuzione CalculatorIl normale (pdf) per la distribuzione normale è data dalla formula normale di seguito indicate e il totale area delimitata dalla curva normale è pari a 1. [Equazione normale] matematica e Rappresentazione grafica di tipi probabilità CalculatorThree di probabilità sono possibili here.Type 1 probabilità che X è inferiore a x1, cioè, P (X Type 2 probabilità che X è maggiore di x2, cioè, P (X> x2) Tipo 3 Probabilità che X è maggiore di x1 e minore di x2, cioè, P (x1 Una semplice procedura in tre fasi per la valutazione delle probabilità CalculatorSteps 1 e 2 sarà comune per tutti . i tre tipi di cui sopra Fase 3, tuttavia, sarà different.Step 1: Trova le z-score corrispondenti a x = x1 e x = x2 utilizzando il formula.Let Z1 e Z2 essere rispettivamente gli z-score per x1 e x2. fase 2: Eliminare il segno negativo, se del caso, di Z1 e Z2 per ora e trovare le probabilità Q1 e Q2 corrispondente a | z1 | e | z2 | cercando nella distribuzione normale standard table.Step 3: La probabilità Q richiesta può essere valutato da Q1 e Q2 utilizzando la formula appropriata per ogni tipo type.For 1 probabilità, Z2 e Q2 non sono applicabili. La probabilità Q necessaria dipenderà dal segno di z1 come indicato di seguito: condizione richiesta Probabilità Q = P (X z1 z1> 0 Q = 0,5 + Q1For tipo 2 probabilità, Q probabilità richiesta dipenderà dal segno di z2 come indicato di seguito : condizione richiesta probabilità Q = P (x1 Z1 Z1 0 Q = Q1 + Q2z1> 0 e Z2> 0 Q = Q2 - Tipo Q1For 3 probabilità, Z1 e Q1 non sono applicabili la probabilità Q richiesto dipenderà dal segno del Z2. come indicato di seguito: condizione richiesta Probabilità Q = P (X> x2) Z1 Z1> 0 Q = 0,5 - Q2