Continuous CLT

Mokomasis komponentas, iliustruojantis centrinę ribinę teoremą (CLT) pasirinktam tolydžiam pasiskirstymui.

Parinktys

• distributions | array<string>: pasirinkti statistinius skirstinius ("tolygus", "eksponentinis" ir (arba) "normalus").. Default: [ 'uniform', 'exponential', 'normal' ].
• samples | (array<number>|number): skaičių masyvą arba vieną skaičių, žymintį imties dydžius, kuriuos galima sudaryti.. Default: 25.
• hideFormulas | boolean: kontroliuoja, ar paslėpti formules komponento tekste.. Default: false.

Pavyzdžiai

Tiesioginis redaktorius

<LearnContinuousCLT />

<LearnContinuousCLT />

Rezultatas

Minimum

Maximum

Rate parameter

Mean

Standard deviation

Active Distribution:

Population mean:

Population standard deviation:

Sample Size:

Number of Samples: 0     

Histogram of 's

Please draw at least two samples.

Overlay normal density

Values

Probability Calculations for

Population Distribution

=    

Mean Distribution

=