Distribusi normal utawa distribusi Gauss

Antarane kabeh hukum téori peluang, distribusi normal ana paling asring, kalebu luwih kerep tinimbang seragam. Mbok kedadean iki alam dhasar jero. Sawise kabeh, iki jenis distribusi punika ingkang nalika ing perwakilan saka sawetara saka acak melu sawetara faktor, kabeh kang mengaruhi cara dhewe. Ing normal (utawa Gauss) distribusi ing cilik iki dijupuk amarga Kajaba saka distribusi beda. Iku thanks kanggo penyebaran saka sudhut distribusi normal, lan tak menehi jeneng.

Umpama kita pirembagan babagan Nilai tegese, apa iku udan saben wulan, pendapatan per kapita lan kinerja akademik ing kelas, ing pitungan saka sawijining Nilai, minangka aturan, digunakake ing hukum distribusi normal. Iki nilai rata-rata diarani pengarepan lan graph cocok kanggo maksimum (biasane diarani minangka M). Kanthi kurva distribusi tepat tansah simètris, bab maksimum, nanging ing kasunyatan iki ora tansah, lan iku idin.

Kanggo njlèntrèhaké hukum normal variabel distribusi acak uga kudu ngerti soko standar (dilambangaké σ - sigma). Iku nemtokake wangun saka kurva ing grafik ing. The σ luwih gedhe, kurva bakal ngarih-arih. Ing tangan liyane, ing σ cilik, luwih akurat Nilai rata ditemtokake ing sampel. Mulane, kanggo RMS gedhe standar kudu ngomong sing Nilai rata-rata punika ing sawetara tartamtu saka nomer, lan ora cocog kanggo nomer.

Uga hukum saka statistik, hukum normal distribusi kemungkinan dumadakan luwih apik tinimbang sing luwih gedhe sampel, IE, nomer obyek sing melu ing pangukuran. Nanging, kene ditampilake efek liyane: sampel gedhe dadi kemungkinan cilik nemokake Nilai pesti, kalebu sing rata-rata. Mung angka sing diklompokaké near tengah. Mulane bener ngomong sing rupo acak dadi cedhak menyang Nilai pesti karo probability tartamtu.

Nemtokake cara kamungkinan iku lan mbantu soko standar. Ing interval "telung sigma", IE, M +/- 3 * σ, diseleh 97,3% saka kabeh jumlah ing sampel, lan ing sawetara "limang sigma" - bab 99%. interval iki umume digunakake kanggo nemtokake nalika perlu, ing Nilai maksimum lan minimum ing sampel. Kemungkinan sing Nilai saka interval metu saka limang sigma, iku dijarno. Ing laku, biasane digunakake telung interval sigma.

distribusi normal bisa multidimensional. Lagi wiwit sing obyek wis sawetara paramèter sawijining, ditulis ing unit padha langkah. Contone, ing soko pluru saka tengah target vertikal lan horisontal sak diperlokaké bakal diterangake distribusi normal loro-dimensi. Grafik saka distribusi ing cilik becik kaya tokoh revolusi kurva bidang (Gauss), minangka rembugan ndhuwur.