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.
Робочий приклад · 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
Крок за кроком
- \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.
Показати відповідь
Тепер ти Виберіть проблему або наберіть її на зразок. Кожен крок, малюнок, відповідь, сховану до того часу, доки ви не запитаєте.
Вільний рахунок додає нотатки до кожного уроку, запису того, що ви завершили, ваших розв' язаних проблем у одному місці, і репетитора, який ви можете запитати про цю сторінку. Сама математика відкрита для всіх, підписані чи ні.
Підписування ВхідСимволи, що тут використовуються
Взяти будь-який символ до повного визначення, зображення і що означає кожна літера.
Як це зробити?: 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.
Запитання людей
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.
Більше в Probability Theory
Sample spaces and the axiomsRandom variables and expectationThe law of large numbers and the central limit theorem