المرجع الالكتروني للمعلوماتية
المرجع الألكتروني للمعلوماتية

الرياضيات
عدد المواضيع في هذا القسم 9761 موضوعاً
تاريخ الرياضيات
الرياضيات المتقطعة
الجبر
الهندسة
المعادلات التفاضلية و التكاملية
التحليل
علماء الرياضيات

Untitled Document
أبحث عن شيء أخر
Rise-fall Λyes Λno
2024-11-05
Fall-rise vyes vno
2024-11-05
Rise/yes/no
2024-11-05
ماشية اللحم كالميك في القوقاز Kalmyk breed
2024-11-05
Fallyes o
2024-11-05
تركيب وبناء جسم الحيوان (الماشية)
2024-11-05


Normal Distribution Function  
  
2725   01:29 صباحاً   date: 12-4-2021
Author : Abramowitz, M. and Stegun, I. A.
Book or Source : Handbook of Mathematical Functions with Formulas, Graphs, and Mathematical Tables, 9th printing. New York: Dover,
Page and Part : ...


Read More
Date: 18-4-2021 1376
Date: 24-3-2021 1702
Date: 15-2-2016 1844

Normal Distribution Function

NormalDistributionFunction

A normalized form of the cumulative normal distribution function giving the probability that a variate assumes a value in the range [0,x],

 Phi(x)=Q(x)=1/(sqrt(2pi))int_0^xe^(-t^2/2)dt.

(1)

It is related to the probability integral

 alpha(x)=1/(sqrt(2pi))int_(-x)^xe^(-t^2/2)dt

(2)

by

 Phi(x)=1/2alpha(x).

(3)

Let u=t/sqrt(2) so du=dt/sqrt(2). Then

 Phi(x)=1/(sqrt(pi))int_0^(x/sqrt(2))e^(-u^2)du=1/2erf(x/(sqrt(2))).

(4)

Here, erf is a function sometimes called the error function. The probability that a normal variate assumes a value in the range [x_1,x_2] is therefore given by

 Phi(x_1,x_2)=1/2[erf((x_2)/(sqrt(2)))-erf((x_1)/(sqrt(2)))].

(5)

Neither Phi(z) nor erf can be expressed in terms of finite additions, subtractions, multiplications, and root extractions, and so must be either computed numerically or otherwise approximated.

Note that a function different from Phi(x) is sometimes defined as "the" normal distribution function

N(x) = 1/(sqrt(2pi))int_(-infty)^xe^(-t^2/2)dt

(6)

= Phi(-infty,x)

(7)

= 1/2+Phi(x)

(8)

= 1/2[1+erf(x/(sqrt(2)))]

(9)

(Feller 1968; Beyer 1987, p. 551), although this function is less widely encountered than the usual Phi(x). The notation N(x) is due to Feller (1971).

The value of a for which P(x) falls within the interval [-a,a] with a given probability P is a related quantity called the confidence interval.

For small values x<<1, a good approximation to Phi(x) is obtained from the Maclaurin series for erf,

 Phi(x)=1/(sqrt(2pi))(x-1/6x^3+1/(40)x^5-1/(336)x^7+1/(3456)x^9+...)

(10)

(OEIS A014481). For large values x>>1, a good approximation is obtained from the asymptotic series for erf,

 Phi(x)=1/2-(e^(-x^2/2))/(sqrt(2pi))(x^(-1)-x^(-3)+3x^(-5)-15x^(-7)+105x^(-9)+...)

(11)

(OEIS A001147).

The value of Phi(x) for intermediate x can be computed using the continued fraction identity

 int_0^xe^(-u^2)du=(sqrt(pi))/2-(1/2e^(-x^2))/(x+1/(2x+2/(x+3/(2x+4/(x+...))))).

(12)

A simple approximation of Phi(x) which is good to two decimal places is given by

 Phi_1(x) approx {0.1x(4.4-x)   for 0<=x<=2.2; 0.49   for 2.2<x<2.6; 0.50   for x>=2.6.

(13)

Abramowitz and Stegun (1972) and Johnson et al. (1994) give other functional approximations. An approximation due to Bagby (1995) is

 Phi_2(x)=1/2{1-1/(30)[7e^(-x^2/2)+16e^(-x^2(2-sqrt(2)))+(7+1/4pix^2)e^(-x^2)]}^(1/2).

(14)

The plots below show the differences between Phi and the two approximations.

NormalDistributionFnApprox

The value of t giving 1/4 is known as the probable error of a normally distributed variate.


REFERENCES:

Abramowitz, M. and Stegun, I. A. (Eds.). Handbook of Mathematical Functions with Formulas, Graphs, and Mathematical Tables, 9th printing. New York: Dover, pp. 931-933, 1972.

Bagby, R. J. "Calculating Normal Probabilities." Amer. Math. Monthly 102, 46-49, 1995.

Beyer, W. H. (Ed.). CRC Standard Mathematical Tables, 28th ed. Boca Raton, FL: CRC Press, 1987.

Bryc, W. "A Uniform Approximation to the Right Normal Tail Integral." Math. Comput. 127, 365-374, 2002.

Feller, W. An Introduction to Probability Theory and Its Applications, Vol. 1, 3rd ed. New York: Wiley, 1968.

Feller, W. An Introduction to Probability Theory and Its Applications, Vol. 2, 3rd ed. New York: Wiley, p. 45, 1971.

Hastings, C. Approximations for Digital Computers. Princeton, NJ: Princeton University Press, 1955.

Johnson, N.; Kotz, S.; and Balakrishnan, N. Continuous Univariate Distributions, Vol. 1, 2nd ed. Boston, MA: Houghton Mifflin, 1994.

Patel, J. K. and Read, C. B. Handbook of the Normal Distribution. New York: Dekker, 1982.

Sloane, N. J. A. Sequences A001147/M3002 and A014481 in "The On-Line Encyclopedia of Integer Sequences."

Whittaker, E. T. and Robinson, G. "Normal Frequency Distribution." Ch. 8 in The Calculus of Observations: A Treatise on Numerical Mathematics, 4th ed. New York: Dover, pp. 164-208, 1967.




الجبر أحد الفروع الرئيسية في الرياضيات، حيث إن التمكن من الرياضيات يعتمد على الفهم السليم للجبر. ويستخدم المهندسون والعلماء الجبر يومياً، وتعول المشاريع التجارية والصناعية على الجبر لحل الكثير من المعضلات التي تتعرض لها. ونظراً لأهمية الجبر في الحياة العصرية فإنه يدرّس في المدارس والجامعات في جميع أنحاء العالم. ويُعجب الكثير من الدارسين للجبر بقدرته وفائدته الكبيرتين، إذ باستخدام الجبر يمكن للمرء أن يحل كثيرًا من المسائل التي يتعذر حلها باستخدام الحساب فقط.وجاء اسمه من كتاب عالم الرياضيات والفلك والرحالة محمد بن موسى الخورازمي.


يعتبر علم المثلثات Trigonometry علماً عربياً ، فرياضيو العرب فضلوا علم المثلثات عن علم الفلك كأنهما علمين متداخلين ، ونظموه تنظيماً فيه لكثير من الدقة ، وقد كان اليونان يستعملون وتر CORDE ضعف القوسي قياس الزوايا ، فاستعاض رياضيو العرب عن الوتر بالجيب SINUS فأنت هذه الاستعاضة إلى تسهيل كثير من الاعمال الرياضية.

تعتبر المعادلات التفاضلية خير وسيلة لوصف معظم المـسائل الهندسـية والرياضـية والعلمية على حد سواء، إذ يتضح ذلك جليا في وصف عمليات انتقال الحرارة، جريان الموائـع، الحركة الموجية، الدوائر الإلكترونية فضلاً عن استخدامها في مسائل الهياكل الإنشائية والوصف الرياضي للتفاعلات الكيميائية.
ففي في الرياضيات, يطلق اسم المعادلات التفاضلية على المعادلات التي تحوي مشتقات و تفاضلات لبعض الدوال الرياضية و تظهر فيها بشكل متغيرات المعادلة . و يكون الهدف من حل هذه المعادلات هو إيجاد هذه الدوال الرياضية التي تحقق مشتقات هذه المعادلات.