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संभाव्यता की गणना करने के लिए किसी घटना के लिए अलग-अलग संख्या खोजने की आवश्यकता होती है --- यदि आप किसी सिक्के को 100 बार फ्लिप करते हैं, तो आपके पास फ़्लिपिंग पूंछ की 50 प्रतिशत संभावना है। सामान्य वितरण विभिन्न चर के बीच वितरण की संभावना है और अक्सर इसे गौसियन वितरण के रूप में संदर्भित किया जाता है। सामान्य वितरण को घंटी के आकार के वक्र द्वारा दर्शाया जाता है, जहां वक्र का शिखर समीकरण के माध्य के चारों ओर सममित होता है। संभावना और सामान्य वितरण की गणना के लिए कुछ विशिष्ट समीकरणों को जानना आवश्यक है।
संभावना
संभाव्यता के लिए समीकरण लिखिए: p = n / N. "n" अनुकूल तत्वों के लिए खड़ा है, और "N" सेट तत्वों के लिए है। इस उदाहरण के लिए, हम कहते हैं कि आपके पास एक बैग में 20 सेब हैं। 20 सेबों में से पांच हरे सेब हैं और शेष 15 लाल सेब हैं। यदि आप बैग में पहुंचते हैं, तो क्या संभावना है कि आप एक हरा उठा लेंगे?
अपना समीकरण सेट करें:
पी = 5/20
5 को 20 में विभाजित करें:
5 / 20 = 0.25
ध्यान रखें कि परिणाम कभी भी 1 के बराबर या उससे अधिक नहीं हो सकता है।
अपना प्रतिशत प्राप्त करने के लिए 0.25 को 100 से गुणा करें:
पी = 25 प्रतिशत
15 लाल सेब के एक थैले में से हरे सेब को हथियाने की आप की संभावना 25 प्रतिशत है।
सामान्य वितरण
सामान्य वितरण के लिए समीकरण लिखिए: Z = (X - m) / मानक विचलन।
Z = Z तालिका (संसाधन देखें) X = सामान्य यादृच्छिक चर m = माध्य, या औसत
कहते हैं कि आप समीकरण के सामान्य वितरण को खोजना चाहते हैं जब एक्स 111 है, मतलब 105 है और मानक विचलन 6 है।
अपना समीकरण सेट करें:
जेड = (111 - 105) / 6
105 से घटाव 111:
जेड = 6/6
6 को 6 में विभाजित करें:
जेड = 1
Z तालिका से 1 का मान देखें (संसाधन देखें):
Z = 1 = 0.3413 क्योंकि समीकरण की शुरुआत में X (111) का मान माध्य (105) से बड़ा है, आप 0.5 से Z (0.3413) जोड़ने जा रहे हैं। यदि X का मान माध्य से कम था, तो आप Z से 0.5 घटाते हैं।
0.5 + 0.3413 = 0.8413
इसलिए, 0.8413 आपका जवाब है।