Lognormal Dağılım Hesaplayıcı
Lognormal Dağılım Hesaplayıcı, lognormal dağılıma sahip sürekli bir rassal değişkenin belirli bir X değeri için olasılık yoğunluğunu (PDF) hesaplamanızı sağlar. Doğrudan değişkenin (X) değeri ile, dağılımın logaritmik ortalaması (μ) ve logaritmik standart sapması (σ) girildiğinde, verilen noktadaki olasılık yoğunluğu hızlıca bulunur.
Lognormal Dağılım Nedir?
Lognormal dağılım, bir değişkenin doğal logaritmasının normal dağılım gösterdiği sürekli olasılık dağılımıdır. Sadece pozitif değerler alır ve özellikle finans, biyoloji ve mühendislik gibi alanlarda doğruluğu yüksek modellemeler için kullanılır.
Logaritmik Ortalama ve Standart Sapmanın Önemi
Logaritmik ortalama (μ) ve logaritmik standart sapma (σ), lognormal dağılımın şekil ve yayılımını belirleyen temel parametrelerdir. Bu değerler, değişkenlerin logaritmalarının normal dağılım parametreleridir ve doğru girilmesi, istatistiksel hesaplamaların güvenilirliğini artırır.
Lognormal Dağılım Hesaplayıcı Nasıl Kullanılır?
Araç üzerinde logaritmik ortalama (μ), logaritmik standart sapma (σ) ve değerlendirmek istediğiniz X değerini girin. "Hesapla" düğmesine tıklayarak,X noktası için olasılık yoğunluğunu görüntüleyebilirsiniz. Sonuç, sayfanın altında anında gösterilir.
SEO ve Erişilebilirlik
Hesaplayıcımız, arama motorları için optimize edilmiş ve erişilebilirlik standartlarına uygundur. Semantik HTML etiketleri ve ARIA özellikleri ile her seviyeden kullanıcı için kolay kullanım sağlar.
Sonuç
Lognormal Dağılım Hesaplayıcı ile lognormal dağılımlar için hassas ve hızlı olasılık yoğunluğu (PDF) hesaplamalarını kolayca gerçekleştirebilir, elde ettiğiniz değerleri çeşitli alanlarda güvenle kullanabilirsiniz.
Lognormal dağılım, bir değişkenin logaritmasının normal dağıldığı durumları modellemek için kullanılır. Aşağıda, lognormal dağılım hesaplamaları için örnek değerler ve sonuçlar yer almaktadır.
| Örnek Değerler | Sonuç |
|---|---|
| x = 1, mu = 0, sigma = 1 | 0.24197 |
| x = 2, mu = 0, sigma = 1 | 0.17678 |
| x = 3, mu = 0, sigma = 1 | 0.11587 |
| x = 4, mu = 0, sigma = 1 | 0.06599 |
| x = 5, mu = 0, sigma = 1 | 0.03457 |