Binaryoptions.com, tüm makaleleri katı editoryal yönergelere göre yayınlar. Deneyimli yazarlarımız ve kontrol sistemimiz aracılığıyla doğruluğu kontrol edilmiş ve doğrulanmış içerik yayınlıyoruz. Ayrıca mevcut içeriğimizi en yeni bilgilerle güncelliyor ve okuyucularımıza en son haberleri sunuyoruz. 
Olasılık ve ekonomideki en önemli sürekli olasılık dağılımını merak ettiğinizi varsayalım. Bu durumda Normal Dağılım düşüncelerinizi tatmin edebilir. Bazı insanlar bunu Gauss Dağılımı ve çan eğrisi olarak adlandırır.
Normal Dağılım ile, ekonomi ve ticarette birçok rastgele değişken temsil edilir. Ayrıca, tüccarlar bunu diğer olasılık dağılımlarını elde etmek için de kullanabilirler. Bu nedenle, veri analizi söz konusu olduğunda büyük önem taşımaktadır. Normal Dağılım, tanımı ve örneği hakkında daha fazla bilgi edelim.
Normal dağılım tanımı
Normal Dağılımı anlamak için, f(x)'in olasılık ve X'in rastgele bir değişken olduğu bir yoğunluk fonksiyonunu varsayalım. Bu nedenle, aralık arasında tümleşik bir işlev tanımlar. (x'den x'e + dx). Ayrıca, arasındaki değerleri dikkate alarak X'in olasılığını verir. x ve x+dx.
f(x) ≥ 0 ∀ x ϵ (−∞,+∞)
Ve -∞∫+∞ f(x) = 1
Son olarak, Normal Dağılımın bir sistemdeki sürekli bir rastgele değişken için olasılık yoğunluk fonksiyonu olduğunu söyleyebiliriz.
Normal dağılım formülü
Gauss dağılımının olasılık yoğunluk fonksiyonunu aşağıdaki formülü kullanarak bulabilirsiniz:
Neresi:
- x değişken mi
- μ ortalamayı temsil eder
- σ standart sapmayı ifade eder
Normal dağılım eğrisi
Normal Dağılım Eğrisi genellikle çan şeklindedir. Bu nedenle çan eğrisi bu dağılım eğrisi için başka bir isimdir. Normal Dağılım'da rastgele değişkenler, belirli bir aralıktaki herhangi bir bilinmeyen değeri alabilir. Bu rastgele değişkenlere sürekli değişkenler olarak da başvurabilirsiniz.
Örneğin, bir okuldaki öğrencilerin boyları 0 ila 6 ft aralığındadır. Ancak bu aralık, bir insanın fiziksel sınırlamalarından etkilenir.
Gerçekte, değişkenlerin aralığı, –∞ ila + ∞. Buradaki Normal Dağılım, deneyin belirli aralığında yer alan değerin olasılığını sağlayacaktır. Tüm hesaplamaları yapmak için fazla zaman ayıramadığınızı varsayalım. Bu durumda, standart sapma ve ortalama değeri sağlayarak olasılık yoğunluğunu bulmak için Normal Dağılım Hesaplayıcısını kullanabilirsiniz.
Normal dağılım standart sapması
Genellikle, Normal Dağılımda standart sapma pozitiftir. Normal Dağılım Eğrisinde, Ortalama simetri çizgisini belirler. Buna karşılık, standart sapma, verilerin ne kadar yayıldığını tanımlar.
Daha küçük bir standart sapma, daha dar bir grafikle sonuçlanır ve bunun tersi de geçerlidir.
Standart sapma kullanırsak, doğrulanabilir kural şunu belirtir:
- Ortalamanın bir standart sapması, verilerin yaklaşık 68%'sini içerir.
- 95%'nin yaklaşık verileri, Ortalamanın iki standart sapması dahilindedir.
- Üç ortalama standart sapma, toplam verinin yaklaşık 99.7%'sine sahiptir.
Bu nedenle, ampirik kuralı 68 – 95 – 99.7 kuralı olarak da adlandırıyoruz.
Normal dağılım örneği
Rastgele değişkenin değerinin 2 olduğunu varsayalım. Ortalama 5 ve standart sapma 4 ise, Olasılık yoğunluğu formülüyle Normal Dağılımı bulabilirsiniz:
f(2,2,4) = 1/(4√2π) e0
f(2,2,4) = 0,9997
Ortalama ve standart sapma, Normal Dağılımın iki hayati parametresidir. Onlar olmadan Normal Dağılımı bulamaz ve doğru kararlar vermek için diğer alım satım göstergeleriyle birlikte kullanamazsınız.
