Если количество случаев огромно, то в этот момент гауссовская грузоподъемность может быть использована для отображения физических случаев. Гауссово ассигнование является бесконечной вместимостью, которая приблизительно соответствует точному биномиальному распределению поводов.
Продемонстрированная гауссовская передача стандартизирована с целью, чтобы вся суммарная оценка х давала вероятность 1. Идея гауссов дает вероятность 0.683 оказаться внутри одного стандартного отклонения от среднего. Среднее значение равно a=np, где n – число случаев и p – вероятность любой количественной оценки x (эта артикуляция продолжается из биномиальной циркуляции). Кроме того, используется артикуляция со стандартным отклонением от биномиального распространения.
Гауссово рассеяние обычно называют “обычным рассеянием” и регулярно изображается как “изгиб, образованный курантами”.
Если вероятность одного события равна p = и есть n = событий, то значение гауссовской функции распределения при значении x = равно x 10^. Для этих условий среднее число событий и среднеквадратическое отклонение равно .
Данная фигурка предназначена для оценки среднего значения и среднеквадратического отклонения, а также для определения оценки работы по распространению, если предоставляется значение x. Например, в том случае, если Вы использовали ее для оценки 100 подбрасываний монет при количестве “голов”, то в этот момент вероятность подбрасывания одиночной монеты составила бы 0,5, а средняя оценка “голов” при 100 подбрасываниях – 50. В любом случае стандартное отклонение составило бы 5, поэтому должна быть вероятность 0,683 наличия где-то в диапазоне 45 и 55 голов. Вероятность была бы около 0.08 иметь точно 50 голов. В любом случае, в случае, если вы оцениваете оценку работы по ассигнованиям для оценок от 45 до 55 и их целиком, то целое составляет 0,7295, так что это число случаев не достаточно велико, чтобы гауссовская догадка дала точные результаты. Воспроизведение подобного расположения фигур с использованием биномиальной передачи дает 0,7287, поэтому ни одна из оценок для данного примера размеров не соответствует гипотетической гауссовской проекции.
This website uses cookies to improve your experience. We'll assume you're ok with this, but you can opt-out if you wish. Настройки cookieACCEPT
Политика конфиденциальности и куки
Privacy Overview
This website uses cookies to improve your experience while you navigate through the website. Out of these cookies, the cookies that are categorized as necessary are stored on your browser as they are essential for the working of basic functionalities of the website. We also use third-party cookies that help us analyze and understand how you use this website. These cookies will be stored in your browser only with your consent. You also have the option to opt-out of these cookies. But opting out of some of these cookies may have an effect on your browsing experience.
Necessary cookies are absolutely essential for the website to function properly. This category only includes cookies that ensures basic functionalities and security features of the website. These cookies do not store any personal information.
Any cookies that may not be particularly necessary for the website to function and is used specifically to collect user personal data via analytics, ads, other embedded contents are termed as non-necessary cookies. It is mandatory to procure user consent prior to running these cookies on your website.