If the number of events is very lar

If the number of events is very large, then the Gaussian distribution function may be used to describe physical events. The Gaussian distribution is a continuous function which approximates the exact binomial distribution of events.

The Gaussian distribution shown is normalized so that the sum over all values of x gives a probability of 1. The nature of the gaussian gives a probability of 0.683 of being within one standard deviation of the mean. The mean value is a=np where n is the number of events and p the probability of any integer value of x (this expression carries over from the binomial distribution ). The standard deviation expression used is also that of the binomial distribution.

The Gaussian distribution is also commonly called the "normal distribution" and is often described as a "bell-shaped curve".

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ถ้าจำนวนของเหตุการณ์ที่มีขนาดใหญ่มาก แล้วฟังก์ชัน Gaussian กระจายสามารถใช้เพื่ออธิบายเหตุการณ์จริง การแจกแจงแบบ Gaussian เป็นฟังก์ชันต่อเนื่องที่ approximates การแจกแจงแบบทวินามที่แน่นอนของเหตุการณ์กระจาย Gaussian แสดงได้ตามปกติเพื่อให้ผลรวมมากกว่าค่าของ x ทั้งหมดทำให้ความน่าเป็น 1 ลักษณะของ gaussian ที่ให้น่า 0.683 ที่ภายในหนึ่งส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของค่าเฉลี่ย ค่าเฉลี่ยการ =ความน่าเป็นค่าจำนวนเต็มใด ๆ ของ x (นิพจน์นี้ดำเนินการผ่านจากการแจกแจงทวินาม) โดยที่ n คือ จำนวน p และ np ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของนิพจน์ที่ใช้ก็ของการแจกแจงแบบทวินามการแจกแจงแบบ Gaussian ยังมักเรียกว่าการ "แจก" และอธิบายมักจะเป็น "เบลล์รูปเส้นโค้ง"

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ถ้าจำนวนของเหตุการณ์ที่มีขนาดใหญ่มากแล้วฟังก์ชั่นการกระจายเสียนอาจถูกใช้เพื่ออธิบายเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นทางกายภาพ การกระจายเสียนเป็นฟังก์ชั่นอย่างต่อเนื่องซึ่งใกล้เคียงกับการจัดจำหน่ายที่แน่นอนทวินามของเหตุการณ์. กระจายเสียนแสดงให้เห็นเป็นปกติเพื่อให้ผลรวมมากกว่าค่าทั้งหมดของ x ให้ความน่าจะเป็นของ 1. ลักษณะของเกาส์ให้ความน่าจะเป็นของ 0.683 ของการเป็นภายใน หนึ่งส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของค่าเฉลี่ย เป็นค่าเฉลี่ย = NP ที่ n คือจำนวนของเหตุการณ์และพีน่าจะเป็นของค่าจำนวนเต็มใด ๆ ของ x (สำนวนนี้ดำเนินไปจากการกระจายทวินาม) การแสดงออกของส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานนอกจากนี้ยังใช้เป็นที่ของการกระจายทวินาม. การกระจายเสียนยังเป็นที่เรียกกันว่า "การกระจายปกติ" และมักถูกอธิบายว่าเป็น "เส้นโค้งรูประฆัง"

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ถ้าจำนวนของเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นมีขนาดใหญ่มาก จากนั้นฟังก์ชันการแจกแจงแบบปกติอาจจะใช้เพื่ออธิบายเหตุการณ์ทางกายภาพ การกระจาย Gaussian เป็นฟังก์ชันต่อเนื่องซึ่งมีการแจกแจงทวินามที่แน่นอนของเหตุการณ์ .

เสียนกระจายแสดงเป็นปกติดังนั้นผลรวมกว่าทุกค่า x ให้ความน่าจะเป็น 1 ธรรมชาติของเกาส์ให้ความน่าจะเป็นของ 0นี่เป็นภายในหนึ่งส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของค่าเฉลี่ย ค่าเฉลี่ยเป็น = NP ที่ n คือจำนวนของเหตุการณ์และความน่าจะเป็นของจำนวนเต็มใด ๆค่าของ x ( สำนวนแบบนี้มาจากการแจกแจงทวินาม ) ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานใช้เป็นนิพจน์ของการแจกแจงทวินาม

การกระจาย Gaussian ก็มักเรียกว่า " ปกติ " และอธิบายมักจะเป็น " เส้นโค้งรูประฆัง "