Coursera Learner working on a presentation with Coursera logo and
Распределение Функциональная форма Среднее стандартное отклонение
гауссов
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.