Binaryoptions.com skelbia visus straipsnius pagal griežtas redakcines gaires. Naudodami patyrusius autorius ir kontrolės sistemą skelbiame faktais patikrintą ir patikrintą turinį. Mes taip pat atnaujiname esamą turinį naujausia informacija ir pateikiame savo skaitytojams naujausias naujienas. 
Tarkime, kad susimąstėte apie svarbiausią nuolatinį tikimybių pasiskirstymą tikimybių ir ekonomikos srityse. Tokiu atveju normalus paskirstymas gali patenkinti jūsų mintis. Kai kurie žmonės tai vadina Gauso skirstiniu ir varpo kreive.
Taikant normalų paskirstymą, daugelis atsitiktinių kintamųjų pateikiami ekonomikoje ir prekyboje. Be to, prekybininkai taip pat gali jį panaudoti norėdami gauti kitus tikimybių pasiskirstymus. Taigi tai labai svarbu analizuojant duomenis. Sužinokime daugiau apie įprastą paskirstymą, jo apibrėžimą ir pavyzdį.
Normalaus pasiskirstymo apibrėžimas
Norėdami suprasti normalųjį skirstinį, tarkime tankio funkciją, kur f(x) yra jos tikimybė, o X yra atsitiktinis kintamasis. Todėl ji apibrėžia funkciją, kuri yra integruota tarp diapazono (nuo x iki x + dx). Tai taip pat suteikia X tikimybę, atsižvelgiant į reikšmes tarp x ir x+dx.
f(x) ≥ 0 ∀ x ϵ (−∞,+∞)
Ir -∞∫+∞ f(x) = 1
Galiausiai galime pasakyti, kad normalus pasiskirstymas yra nuolatinio atsitiktinio kintamojo tikimybės tankio funkcija.
Normalaus pasiskirstymo formulė
Gauso skirstinio tikimybės tankio funkciją galite rasti naudodami šią formulę:
Kur:
- x yra kintamasis
- μ reiškia vidurkį
- σ nurodo standartinį nuokrypį
Normalaus pasiskirstymo kreivė
Normalaus pasiskirstymo kreivė dažniausiai yra varpo formos. Štai kodėl varpo kreivė yra kitas šios pasiskirstymo kreivės pavadinimas. Esant normaliam pasiskirstymui, atsitiktiniai dydžiai gali užimti bet kokią nežinomą reikšmę iš tam tikro diapazono. Šiuos atsitiktinius kintamuosius taip pat galite vadinti nuolatiniais kintamaisiais.
Pavyzdžiui, mokyklos mokinių ūgis yra nuo 0 iki 6 pėdų. Tačiau šiam diapazonui įtakos turi fiziniai žmogaus apribojimai.
Tiesą sakant, kintamųjų diapazonas gali būti net nuo –∞ iki + ∞. Normalus skirstinys čia parodys vertės, esančios tam tikrame eksperimento diapazone, tikimybę. Tarkime, kad negalite skirti daug laiko visiems skaičiavimams. Tokiu atveju galite naudoti normalaus pasiskirstymo skaičiuoklę, kad surastumėte tikimybės tankį, nurodydami standartinį nuokrypį ir vidutinę vertę.
Normalaus pasiskirstymo standartinis nuokrypis
Paprastai normaliojo pasiskirstymo standartinis nuokrypis yra teigiamas. Normalaus pasiskirstymo kreivėje vidurkis nustato simetrijos liniją. Priešingai, standartinis nuokrypis apibrėžia, kiek duomenys yra pasklidę.
Esant mažesniam standartiniam nuokrypiui, grafikas būtų siauresnis ir atvirkščiai.
Jei naudosime standartinį nuokrypį, patikrinama taisyklė nurodo:
- Viename standartiniame vidurkio nuokrypyje yra maždaug 68% duomenų.
- Apytiksliai 95% duomenys patenka į du standartinius vidurkio nuokrypius.
- Trys vidutiniai standartiniai nuokrypiai sudaro apie 99,71 TP36T visų duomenų.
Taigi empirinę taisyklę taip pat vadiname 68 – 95 – 99,7 taisykle.
Normaliojo pasiskirstymo pavyzdys
Tarkime, kad atsitiktinio dydžio reikšmė yra 2. Jei vidurkis yra 5, o standartinis nuokrypis yra 4, normalų pasiskirstymą galite rasti pagal tikimybių tankio formulę:
f(2,2,4) = 1/(4√2π) e0
f(2,2,4) = 0,0997
Vidurkis ir standartinis nuokrypis yra du svarbūs normalaus pasiskirstymo parametrai. Be jų negalėsite rasti Normalaus paskirstymo ir naudoti jį su kitais prekybos rodikliais, kad galėtumėte priimti tikslius sprendimus.
