The distribuição normal, também conhecido como distribuição Gaussiana, é uma distribuição de frequências contínua teórica representada por uma curva em forma de sino simétrica em torno da média tal como mostrado no diagrama abaixo. Esta distribuição é indiscutivelmente a mais importante e a distribuição mais utilizado tanto na teoria e aplicação da distribuição statistics.The Normal, também conhecida como distribuição de Gauss, é uma distribuição teórica frequência contínua representada por uma curva em forma de sino simétrica em torno da média como mostrado no diagrama abaixo. Esta distribuição é indiscutivelmente a mais importante e a distribuição mais utilizado tanto na teoria e aplicação da distribuição statistics.The Normal, também conhecida como distribuição de Gauss, é uma distribuição teórica frequência contínua representada por uma curva em forma de sino simétrica em torno da média como mostrado no diagrama abaixo. Esta distribuição é indiscutivelmente a mais importante e a distribuição mais utilizado tanto na teoria e aplicação de statistics.Probability Função de Distribuição da função distribuição de probabilidade CalculatorThe distribuição normal (pdf) para a distribuição normal é dada pela equação normal, abaixo mencionado e do total área limitada pela curva normal é igual a 1. [Equação normal] matemática e Representação gráfica de probabilidades CalculatorThree tipos de probabilidades são possíveis here.Type uma probabilidade que X é inferior a x1, isto é, P (Tipo X 2 Probabilidade que X é maior do que x2, isto é, P (X> x2) Tipo 3 Probabilidade de que x é maior que x1 e menos do que x2, isto é, P (x1 um período de três passo procedimento simples para avaliação de probabilidades CalculatorSteps 1 e 2 será comum para todos . os três tipos mencionados acima Passo 3, no entanto, será different.Step 1: Encontre os escores z correspondentes a x = x1 e x = x2 usando o formula.Let Z1 e Z2 ser os escores z para x1 e x2, respectivamente. passo 2: Elimine o sinal negativo, se houver, de Z1 e Z2 para agora e encontrar o Q1 e Q2 probabilidades correspondente a | z1 | e | z2 | , observando-se na Norma table.Step distribuição normal 3: A probabilidade Q necessária pode ser avaliado a partir de Q1 e Q2, utilizando a fórmula adequada para cada tipo type.For 1 probabilidades, Z2 e Q2 não são aplicáveis. A necessária probabilidade Q dependerá do sinal de Z1 como mencionado abaixo: Condição Necessário Probabilidade Q = P (X Z1 Z1> 0 Q = 0,5 + Q1For Tipo 2 probabilidades, a probabilidade Q requerida irá depender do sinal de Z2 como abaixo mencionado : condição exigida probabilidade Q = P (x1 z1 z1 0 Q = Q1 + Q2z1> 0 e z2> 0 Q = Q2 - Tipo Q1For 3 probabilidades, Z1 e Q1 não são aplicáveis a necessária probabilidade Q dependerá do sinal de Z2. como mencionado abaixo: condição exigida Probabilidade Q = P (X> x2) z1 z1> 0 Q = 0,5 - Q2