Comment calculer la moyenne d`une distribution de probabilité
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Lors de l`application de la modélisation statistique à un ensemble de données, les "distribution normale" se réfère à une fonction de probabilité en forme de cloche qui est centrée autour de la valeur moyenne de l`échantillon. Une fois construite, cette fonction permet aux chercheurs d`évaluer l`importance des points ou des valeurs individuelles par l`utilisation de Transformées de Fourier et d`autres opérations de mathématiques supérieures. Pour calculer la fonction de distribution normale, vous devez d`abord calculer la moyenne et l`écart type de l`échantillon de données.
Additionner la valeur de chaque point dans l`échantillon.
Divisez cette somme par le nombre total de points. C`est le "signifier" pour l`échantillon.
Soustraire la moyenne de la valeur individuelle de l`un des points.
Le carré du résultat.
Répéter les étapes 3 et 4 pour tous les points dans l`échantillon. Une fois que vous avez terminé ce processus pour tous les points, ajouter ces nouvelles valeurs.
Diviser ce résultat par le nombre total de points. C`est le "écart-type" pour l`échantillon.
Carré de l`écart type.
Multipliez le résultat par 2.
Multipliez le résultat par pi. Aux fins de ce calcul, vous pouvez remplacer "3.14" que la valeur approximative de pi.
Prenez la racine carrée du résultat de la section 2, l`étape 3.
Diviser 1 par ce nombre. Le résultat sera le coefficient scalaire pour la formule de distribution normale.
Carré de l`écart type.
Multiplier par 2.
Diviser 1 par ce nombre. Le résultat sera le coefficient exponentiel.
Écrivez ce qui suit: f (x) = [coefficient scalaire] e ^ (coefficient exponentiel^ 2). Note: [coefficient scalaire] est la valeur de la section 2, étape 5 [coefficient exponentiel] est la valeur de la section 2, l`étape 8 et [signifie] est la valeur de la section 1, l`étape 2. Pour un exemple visuel de la normale générale formule de distribution, voir Ressources.
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