Sebaran normal: Béda antarrépisi
Konten dihapus Konten ditambahkan
m Ngarapihkeun éjahan, replaced: beda → béda, meter → méter (3), model → modél |
m Ngarapihkeun éjahan, replaced: numana → nu mana (2), metoda → métodeu , nunjukeun → nunjukkeun |
||
Baris ka-10:
Distribusi normal mimiti dikenalkeun ku [[Abraham de Moivre|de Moivre]] dina artikel taun [[1733]] (dicitak ulang edisi kaduana dina ''[[The Doctrine of Chances]]'', [[1738]]) dina kontek "pendekatan" [[sebaran binomial]] keur ''n'' anu loba. Hasil de Moivre diteruskeun ku [[Pierre Simon de Laplace|Laplace]] dina bukuna ''[[Analytical Theory of Probabilities]]'' ([[1812]]), mangsa kiwari disebut [[Theorem of de Moivre-Laplace]].
Laplace ngagunakeun distribusi normal keur [[analysis of errors]] dina percobaanna. [[Method of least squares]] nu kacida pentingna dikenalkeun ku [[Adrien Marie Legendre|Legendre]] dina taun [[1805]]. [[Carl Friedrich Gauss|Gauss]], ogé ngakukeun yén manéhna geus maké
Istilah "bell curve" ngacu ka [[Jouffret]] nu ngagunakeun watesan "bell surface" dina taun [[1872]] keur [[multivariate normal distribution|bivariate normal]] dina komponen bébas (independent). Istilah "sebaran normal" "ditemukan" sacara sewang-sewangan ku [[Charles S. Peirce]], [[Francis Galton]] jeung [[Wilhelm Lexis]] kira-kira taun [[1875]] [Stigler]. This terminology is unfortunate, since it reflects and encourages the fallacy that "everything is Gaussian". (See the discussion of "occurrence" below).
Baris ka-26:
=== Fungsi probabiliti densiti ===
[[Fungsi dénsitas probabilitas]] dina '''sebaran normal'''
:<math>f(x) = {1 \over \sigma\sqrt{2\pi} }\,e^{-{(x-\mu )^2 / 2\sigma^2}}</math>
(Tempo ogé [[exponential function|fungsi eksponensial]] jeung [[pi]].) Lamun [[variabel acak]] ''X'' ngabogaan distribusi ieu, bisa dituliskeun ''X'' ~ N(μ, σ<sup>2</sup>). Lamun μ = 0 jeung σ = 1, distribusi disebut distribusi standar normal, rumusna
Baris ka-32:
:<math>f(x) = {1 \over \sqrt{2\pi} }\,e^{-{x^2 / 2}}</math>
Gambar diluhur
For all normal distributions,
| |||