maths.free › Probability Theory › The common distributions
The common distributions
Bernoulli, binomial, Poisson, uniform, exponential, normal, and what each models.
Binomial counts successes; Poisson counts rare events; exponential waits for the next one; normal is what sums look like. Picture it: the bell curve and the 95% between ±1.96. Think it: the normal appears because of the central limit theorem, not because nature prefers it.
Megdolgozott példa · integrate e^(-x^2/2)/sqrt(2*pi) dx from -1.96 to 1.96
Integrate sqrt(2)·e^(-x^2/2)/(2·sqrt(pi)) from -1.96000 to 1.96000
Lépésről lépésre
- \int_{-1.96}^{1.96} \frac{\sqrt{2} e^{- \frac{x^{2}}{2}}}{2 \sqrt{\pi}}\, dx
First find an antiderivative F, then evaluate F(b) − F(a).
- \int \frac{\sqrt{2} e^{- \frac{x^{2}}{2}}}{2 \sqrt{\pi}}\, dx = \frac{\sqrt{2}}{2 \sqrt{\pi}} \int e^{- \frac{x^{2}}{2}}\, dx
Pull the constant \frac{\sqrt{2}}{2 \sqrt{\pi}} out of the integral.
- \int e^{- \frac{x^{2}}{2}}\, dx = \frac{\sqrt{2} \sqrt{\pi} \operatorname{erf}{\left(\frac{\sqrt{2} x}{2} \right)}}{2}
Erf rule.
- F(1.96) - F(-1.96) = \left(\frac{\operatorname{erf}{\left(0.98 \sqrt{2} \right)}}{2}\right) - \left(- \frac{\operatorname{erf}{\left(0.98 \sqrt{2} \right)}}{2}\right)
Fundamental theorem of calculus: plug in the limits.
- = \operatorname{erf}{\left(0.98 \sqrt{2} \right)} \approx 0.95000
Simplify.
Mutasd meg a választ!
Most te. Válasszon egy problémát, vagy gépelje vagy rajzolja le a saját. Minden lépés, a kép, a válasz elrejtve, amíg nem kérdezi.
Egy ingyenes fiók jegyzeteket ad minden leckéről, egy feljegyzést arról, hogy mit végeztél el, a megoldott problémáidról egy helyen, és egy oktatót, akit megkérdezhetsz erről az oldalról. A matematika maga mindenki számára nyitva áll, bejelentkezve vagy sem.
Regisztrálj! BejelentkezésItt használt szimbólumok
Koppintson a teljes definícióra, a képre és arra, hogy mit jelent minden betű.
Hogyan kell: The common distributions
- First find an antiderivative F, then evaluate F(b) − F(a).
- Pull the constant \frac{\sqrt{2}}{2 \sqrt{\pi}} out of the integral.
- Erf rule.
- Fundamental theorem of calculus: plug in the limits.
- Simplify.
Kérdések, amiket az emberek feltesznek
What is the difference between probability and statistics?
Probability goes from a known model to what the data should look like; statistics goes from data back to the model. Probability theory is the deductive half.
What does the law of large numbers promise?
That the average of many independent samples converges to the expected value. It says nothing about any single trial.
Még több Probability Theory
Sample spaces and the axiomsRandom variables and expectationThe law of large numbers and the central limit theorem