Normal bir dağılım için ortalamanın standart sapmaları içindeki veri dağılımı için 68-95-99.7 kuralını uygular.
Tek bir senaryoya güvenmek yerine girdileri dikkatle ilerletin ve ardından sonuçları karşılaştırın.
Ortalama (Ortalama), Standart Sapma, X-Değeri → Z-Skoru, Alt Sınır (3 Standart Sapma), 99.7% Aralığı (3 Standart Sapma İçinde), Alt Sınır (2 Standart Sapma), 95% Aralığı (2 Standart Sapma İçinde), Alt Sınır (1 Standart Sapma), 68% Aralığı (1 Standart Sapma İçinde)
Kendi değerlerinizi girmeden önce hesaplayıcının davranışını doğrulamak için bu örnekleri kullanın.
Ortalama (Ortalama): 50; Standart Sapma: 10; X-Değeri: 60
Z-Skoru: 1; Alt Sınır (3 Standart Sapma): 20; 99.7% Aralığı (3 Standart Sapma İçinde): 80; Alt Sınır (2 Standart Sapma): 30; 95% Aralığı (2 Standart Sapma İçinde): 70; Alt Sınır (1 Standart Sapma): 40; 68% Aralığı (1 Standart Sapma İçinde): 60
Ortalama (Ortalama): 100; Standart Sapma: 15; X-Değeri: 130
Z-Skoru: 2; Alt Sınır (3 Standart Sapma): 55; 99.7% Aralığı (3 Standart Sapma İçinde): 145; Alt Sınır (2 Standart Sapma): 70; 95% Aralığı (2 Standart Sapma İçinde): 130; Alt Sınır (1 Standart Sapma): 85; 68% Aralığı (1 Standart Sapma İçinde): 115
Ortalama (Ortalama): 25; Standart Sapma: 5; X-Değeri: 30
Z-Skoru: 1; Alt Sınır (3 Standart Sapma): 10; 99.7% Aralığı (3 Standart Sapma İçinde): 40; Alt Sınır (2 Standart Sapma): 15; 95% Aralığı (2 Standart Sapma İçinde): 35; Alt Sınır (1 Standart Sapma): 20; 68% Aralığı (1 Standart Sapma İçinde): 30
Cebir, geometri, trigonometri, olasılık, istatistik, ortalamalar, z-puanları, testler ve grafik çizimi için hesaplayıcıları kullanın.
Bu bağlantılar oturumu derinleştirmek ve kullanıcıyı yeniden aramaya göndermeden bir sonraki olası soruyu yanıtlamak için seçildi.
Bu hesap makinesi, bir veri kümesindeki belirli bir puanın yüzdelik dilimini belirler. Belirtilen puanın altında kalan veri kümesindeki değerlerin yüzdesini hesaplar.
Popülasyon oranının bir tahmini olan örnek oranı (p̂) hesaplar. Bu hesap makinesi, bir örneğin belirli bir özelliğe sahip olan oranını belirlemeye yardımcı olur.
Uygunluk veya bağımsızlık testi için Ki-Kare istatistiğini ve p-değerini hesaplar. Gözlemlenen ve beklenen frekansları veya değerleri gerektirir.
Bir Poisson sürecinde bir olayın gerçekleşme zamanıyla ilgili olasılıkları hesaplar. Üstel dağılım, ortalama bir oluşum hızı göz önüne alındığında, bir olayın gerçekleşme zamanını modellemektedir.