Skip to content
normale verdeling

File:Normal_Distribution_PDF.svg · Wikimedia Commons · See Wikimedia Commons

EntityQ133871· pop 74· linked from 1,521 articles

normale verdeling

Sign in to save

Also known as Gaussian distribution, bell curve

probability distribution

AI overview

A normal distribution is a bell-shaped curve that describes how many random events or measurements cluster around an average value, with fewer occurrences at the extremes. It matters because many natural phenomena—like heights, test scores, and measurement errors—tend to follow this pattern, making it a fundamental tool for understanding and predicting real-world data.

AI-generated from the Wikipedia summary — may contain errors.

Research

130,632 papers

via PubMed

Wikidata facts

Image
Normal Distribution PDF.svg
Show 8 more facts
facet of
statistics
Commons category
Normal distribution
topic's main category
Category:Normal distribution
TeX string
\mathcal{N}(\mu,\,\sigma^2)
definition domain
set of real numbers
on focus list of Wikimedia project
Wikipedia:Vital articles/Level/4
maintained by WikiProject
WikiProject Mathematics
Sources (4)

via Wikidata · CC0

Article · Nederlands

De normale verdeling of gaussverdeling (genoemd naar de Duitse wiskundige Carl Friedrich Gauss) is een continue kansverdeling met twee parameters, de verwachtingswaarde en de standaardafwijking , waarvan de kansdichtheid wordt gegeven door de volgende Gaussische functie: De kansdichtheid is symmetrisch rond , hoog in het midden, en wordt naar lage en hoge waarden steeds kleiner zonder ooit echt nul te worden. Door de vorm wordt deze ook wel klokkromme of gausscurve genoemd. De normale verdeling wordt wel genoteerd als -verdeling, wat wil zeggen dat het een normale verdeling is met verwachtingswaarde en variantie . Zoals voor elke kansdichtheid is de integraal over het hele definitiegebied precies gelijk aan 1: Veel verschijnselen zijn benaderend te beschrijven met behulp van een normale verdeling. Het gaat dan om verschijnselen waarvan de verdeling symmetrisch geconcentreerd is rond een centrale waarde en afwijkingen van deze centrale waarde steeds onwaarschijnlijker worden naarmate de afwijking groter is. Soms is het verschijnsel de optelsom van een groot aantal effecten die elkaar niet beïnvloeden. De centrale limietstelling geeft in zo'n geval de voorwaarden waaronder het totaal normaal verdeeld zal zijn. De normale verdeling is niet altijd een goede benadering. Zo zijn andere verdelingen beter als er sprake is van exponentiële groei, zoals het geval is bij onder meer inkomen, prijzen en bevolkingsomvang waarbij er een scheefheid naar rechts is. Verdelingen als de lognormale verdeling of de Paretoverdeling kunnen dan een betere benadering geven.

Abstract from DBpedia / Wikipedia · CC BY-SA

Gallery (12)