Binaryoptions.com publică toate articolele conform regulilor editoriale stricte. Prin autorii noștri experimentați și sistemul de control, publicăm conținut verificat și verificat. De asemenea, actualizăm conținutul nostru existent cu cele mai noi informații și oferim cititorilor noștri cele mai recente știri. 
Să presupunem că te-ai întrebat despre cea mai importantă distribuție continuă a probabilității în probabilitate și economie. În acest caz, Distribuția Normală vă poate satisface gândurile. Unii oameni se referă la ea ca distribuție gaussiană și curba clopot.
Cu distribuția normală, multe variabile aleatoare sunt reprezentate în economie și comerț. În plus, comercianții îl pot folosi și pentru a obține alte distribuții de probabilitate. Prin urmare, este de mare importanță atunci când vine vorba de analiza datelor. Să aflăm mai multe despre distribuția normală, definiția ei și exemplul.
Definiția distribuției normale
Pentru a înțelege distribuția normală, să presupunem o funcție de densitate în care f(x) este probabilitatea sa și X este o variabilă aleatorie. Prin urmare, definește o funcție care este integrată între interval (x la x + dx). În plus, oferă probabilitatea lui X luând în considerare valorile între X și x+dx.
f(x) ≥ 0 ∀ x ϵ (−∞,+∞)
Și -∞∫+∞ f(x) = 1
În cele din urmă, putem spune că distribuția normală este funcția de densitate de probabilitate pentru o variabilă aleatoare continuă dintr-un sistem.
Formula de distribuție normală
Puteți găsi funcția de densitate de probabilitate a distribuției gaussiene folosind următoarea formulă:
Unde:
- X este variabila
- μ reprezintă media
- σ se referă la abaterea standard
Curba de distribuție normală
Curba de distribuție normală este de obicei în formă de clopot. De aceea, curba clopot este un alt nume pentru această curbă de distribuție. În distribuția normală, variabilele aleatoare pot prelua orice valoare necunoscută dintr-un interval dat. De asemenea, vă puteți referi la aceste variabile aleatoare ca variabile continue.
De exemplu, elevii dintr-o școală au înălțimi în intervalul, de exemplu, 0 până la 6 ft. Cu toate acestea, acest interval este influențat de limitările fizice ale unei ființe umane.
În realitate, gama de variabile se poate extinde chiar de la –∞ la + ∞. Distribuția normală aici va furniza probabilitatea ca valoarea să se afle în domeniul particular al experimentului. Să presupunem că nu poți pierde mult timp pentru a face toate calculele. În acest caz, puteți utiliza Calculatorul de distribuție normală pentru a găsi densitatea probabilității furnizând abaterea standard și valoarea medie.
Abaterea standard de distribuție normală
De obicei, abaterea standard este pozitivă în distribuția normală. În curba de distribuție normală, media determină linia de simetrie. În schimb, abaterea standard definește cât de departe sunt răspândite datele.
O abatere standard mai mică ar avea ca rezultat un grafic mai îngust și invers.
Dacă folosim abaterea standard, regula verificabilă spune:
- O abatere standard a mediei conține aproximativ 68% din date.
- Datele aproximative ale 95% se încadrează în două abateri standard ale mediei.
- Trei abateri standard medii au aproximativ 99,7% din totalul datelor.
Astfel, ne referim la regula empirică și la regula 68 – 95 – 99.7.
Exemplu de distribuție normală
Să presupunem că valoarea variabilei aleatoare este 2. Dacă Media este 5 și abaterea standard este 4, puteți găsi distribuția normală prin formula densității probabilității:
f(2,2,4) = 1/(4√2π) e0
f(2,2,4) = 0,0997
Media și abaterea standard sunt doi parametri vitali ai distribuției normale. Fără ele, nu puteți găsi Distribuția Normală și nu o puteți utiliza cu alți indicatori de tranzacționare pentru a lua decizii corecte.
