الاتصال عبر MCP →

أدخل الحساب

صيغة رياضية

اعلان

نتائج

Probability density f — number of points
١٠١
first value ٠٫٠٠٨٧٤١ · last value ٠٫٠٠٨٧٤١ · max ٠٫٤٥٤٧٢٨ · min ٠٫٠٠٨٧٤١
x دالة الكثافة الاحتمالية f
؜-٥ ٠٫٠٠٨٧٤١٣٥
؜-٤٫٩ ٠٫٠٠٩٠٩٤٥٧
؜-٤٫٨ ٠٫٠٠٩٤٦٩٤٨
؜-٤٫٧ ٠٫٠٠٩٨٦٧٨٩
؜-٤٫٦ ٠٫٠١٠٢٩١٧٧
؜-٤٫٥ ٠٫٠١٠٧٤٣٣٤
؜-٤٫٤ ٠٫٠١١٢٢٥٠٣
؜-٤٫٣ ٠٫٠١١٧٣٩٥٦
؜-٤٫٢ ٠٫٠١٢٢٨٩٩٦
؜-٤٫١ ٠٫٠١٢٨٧٩٥٩
؜-٤ ٠٫٠١٣٥١٢٢٥
؜-٣٫٩ ٠٫٠١٤١٩٢١٦
؜-٣٫٨ ٠٫٠١٤٩٢٤١١
؜-٣٫٧ ٠٫٠١٥٧١٣٤٦
؜-٣٫٦ ٠٫٠١٦٥٦٦٣١
؜-٣٫٥ ٠٫٠١٧٤٨٩٥٥
؜-٣٫٤ ٠٫٠١٨٤٩١٠٣
؜-٣٫٣ ٠٫٠١٩٥٧٩٦٩
؜-٣٫٢ ٠٫٠٢٠٧٦٥٧٩
؜-٣٫١ ٠٫٠٢٢٠٦١٠٨
؜-٣ ٠٫٠٢٣٤٧٩١٣
؜-٢٫٩ ٠٫٠٢٥٠٣٥٦١
؜-٢٫٨ ٠٫٠٢٦٧٤٨٧٣
؜-٢٫٧ ٠٫٠٢٨٦٣٩٧١
؜-٢٫٦ ٠٫٠٣٠٧٣٣٣٧
؜-٢٫٥ ٠٫٠٣٣٠٥٨٨٩
؜-٢٫٤ ٠٫٠٣٥٦٥٠٧١
؜-٢٫٣ ٠٫٠٣٨٥٤٩٦٤
؜-٢٫٢ ٠٫٠٤١٨٠٤٣
؜-٢٫١ ٠٫٠٤٥٤٧٢٨٤
؜-٢ ٠٫٠٤٩٦٢٥١٥
؜-١٫٩ ٠٫٠٥٤٣٤٥٥٩
؜-١٫٨ ٠٫٠٥٩٧٣٦٤٤
؜-١٫٧ ٠٫٠٦٥٩٢٢١٧
؜-١٫٦ ٠٫٠٧٣٠٥٤٧٣
؜-١٫٥ ٠٫٠٨١٣٢٠٠٤
؜-١٫٤ ٠٫٠٩٠٩٤٥٦٨
؜-١٫٣ ٠٫١٠٢٢٠٩٦
؜-١٫٢ ٠٫١١٥٤٤٩١٨
؜-١٫١ ٠٫١٣١٠٦٨٧٨
؜-١ ٠٫١٤٩٥٤١٥٦
؜-٠٫٩ ٠٫١٧١٣٩٧٦٣
؜-٠٫٨ ٠٫١٩٧١٨٣١٢
؜-٠٫٧ ٠٫٢٢٧٣٦٤٢
؜-٠٫٦ ٠٫٢٦٢١٣٧٥٥
؜-٠٫٥ ٠٫٣٠١١٠٣٩٥
؜-٠٫٤ ٠٫٣٤٢٧٩٥٢٦
؜-٠٫٣ ٠٫٣٨٤١٦٧١
؜-٠٫٢ ٠٫٤٢٠٤٠٩٢٨
؜-٠٫١ ٠٫٤٤٥٦٣٣٨٤
٠ ٠٫٤٥٤٧٢٨٤١
٠٫١ ٠٫٤٤٥٦٣٣٨٤
٠٫٢ ٠٫٤٢٠٤٠٩٢٨
٠٫٣ ٠٫٣٨٤١٦٧١
٠٫٤ ٠٫٣٤٢٧٩٥٢٦
٠٫٥ ٠٫٣٠١١٠٣٩٥
٠٫٦ ٠٫٢٦٢١٣٧٥٥
٠٫٧ ٠٫٢٢٧٣٦٤٢
٠٫٨ ٠٫١٩٧١٨٣١٢
٠٫٩ ٠٫١٧١٣٩٧٦٣
١ ٠٫١٤٩٥٤١٥٦
١٫١ ٠٫١٣١٠٦٨٧٨
١٫٢ ٠٫١١٥٤٤٩١٨
١٫٣ ٠٫١٠٢٢٠٩٦
١٫٤ ٠٫٠٩٠٩٤٥٦٨
١٫٥ ٠٫٠٨١٣٢٠٠٤
١٫٦ ٠٫٠٧٣٠٥٤٧٣
١٫٧ ٠٫٠٦٥٩٢٢١٧
١٫٨ ٠٫٠٥٩٧٣٦٤٤
١٫٩ ٠٫٠٥٤٣٤٥٥٩
٢ ٠٫٠٤٩٦٢٥١٥
٢٫١ ٠٫٠٤٥٤٧٢٨٤
٢٫٢ ٠٫٠٤١٨٠٤٣
٢٫٣ ٠٫٠٣٨٥٤٩٦٤
٢٫٤ ٠٫٠٣٥٦٥٠٧١
٢٫٥ ٠٫٠٣٣٠٥٨٨٩
٢٫٦ ٠٫٠٣٠٧٣٣٣٧
٢٫٧ ٠٫٠٢٨٦٣٩٧١
٢٫٨ ٠٫٠٢٦٧٤٨٧٣
٢٫٩ ٠٫٠٢٥٠٣٥٦١
٣ ٠٫٠٢٣٤٧٩١٣
٣٫١ ٠٫٠٢٢٠٦١٠٨
٣٫٢ ٠٫٠٢٠٧٦٥٧٩
٣٫٣ ٠٫٠١٩٥٧٩٦٩
٣٫٤ ٠٫٠١٨٤٩١٠٣
٣٫٥ ٠٫٠١٧٤٨٩٥٥
٣٫٦ ٠٫٠١٦٥٦٦٣١
٣٫٧ ٠٫٠١٥٧١٣٤٦
٣٫٨ ٠٫٠١٤٩٢٤١١
٣٫٩ ٠٫٠١٤١٩٢١٦
٤ ٠٫٠١٣٥١٢٢٥
٤٫١ ٠٫٠١٢٨٧٩٥٩
٤٫٢ ٠٫٠١٢٢٨٩٩٦
٤٫٣ ٠٫٠١١٧٣٩٥٦
٤٫٤ ٠٫٠١١٢٢٥٠٣
٤٫٥ ٠٫٠١٠٧٤٣٣٤
٤٫٦ ٠٫٠١٠٢٩١٧٧
٤٫٧ ٠٫٠٠٩٨٦٧٨٩
٤٫٨ ٠٫٠٠٩٤٦٩٤٨
٤٫٩ ٠٫٠٠٩٠٩٤٥٧
٥ ٠٫٠٠٨٧٤١٣٥

ما هو توزيع كوشي؟

توزيع كوشي، المعروف أيضاً بتوزيع لورنتز، هو توزيع احتمالي متصل يُعرَّف بمعامل موقع a (وهو الوسيط وموضع القمة) ومعامل مقياس b > 0 (نصف العرض عند نصف القيمة العظمى). ويشتهر هذا التوزيع بذيوله الثقيلة؛ إذ لا يملك وسطاً حسابياً منتهياً ولا تبايناً منتهياً. تتيح لك هذه الحاسبة تقييم التوزيع عبر سلسلة من قيم x، لتُكوِّن جدولاً من أزواج (x، القيمة) جاهزاً للرسم البياني.

منحنى توزيع كوشي على شكل جرس مع تحديد معاملي الموقع والمقياس
كثافة كوشي متماثلة حول موقعها a، ويتحكم في عرضها مقياس السعة b.

كيفية استخدام الحاسبة

اختر الدالة المطلوبة: دالة الكثافة الاحتمالية f، أو الاحتمال التراكمي السفلي P، أو الاحتمال التراكمي العلوي Q. أدخِل معامل الموقع a ومعامل المقياس b (يجب أن يكون موجباً). ثم حدِّد سلسلة قيم x بإدخال قيمة ابتدائية، ومقدار الخطوة (الزيادة)، وعدد النقاط. تُحسب القيمة رقم k وفق العلاقة \(x_k = x_{\text{Initial}} + k \cdot x_{\text{Step}}\) حيث k من 0 إلى count-1. تمسح القيم الافتراضية المدى من ‎-5‎ إلى ‎+5‎ بخطوات مقدارها 0.1 (101 نقطة).

اعلان
مقارنة بين كثافة كوشي والتراكمي السفلي P والتراكمي العلوي Q
تعطي دالة الكثافة (PDF) منحنى الذروة؛ والدالة التراكمية (P) ترتفع من 0 إلى 1، وQ صورتها المعكوسة تنخفض من 1 إلى 0.

الصيغ الرياضية

لِنَفرِض أن \(z = (x - a) / b\). تُعطى دالة الكثافة بالصيغة

$$f(x) = \frac{1}{\pi} \cdot \frac{\text{Scale } b}{\left(x - \text{Location } a\right)^2 + \text{Scale } b^2}$$

أي ما يعادل \(\frac{1}{\pi b (1 + z^2)}\). أما دالة التوزيع التراكمية السفلية فهي

$$P(x) = \frac{1}{2} + \frac{1}{\pi}\arctan\!\left(\frac{x - \text{Location } a}{\text{Scale } b}\right)$$

ودالة البقاء (العلوية) هي

$$Q(x) = 1 - P = \frac{1}{2} - \frac{1}{\pi}\arctan\!\left(\frac{x - \text{Location } a}{\text{Scale } b}\right)$$

وبما أن قيمة \(\arctan\) تبقى محصورة ضمن المجال \((-\pi/2, \pi/2)\)، فإن كلاً من P وQ يظل محصوراً تماماً بين 0 و1.

مثال محلول

لِنأخُذ \(a = 0\) وb = 0.7، ونحسب الكثافة عند x = 1: حيث \((x-a)^2 + b^2 = 1 + 0.49 = 1.49\)، ومنه \(f = \frac{1}{\pi}\left(\frac{0.7}{1.49}\right) \approx 0.14954\). ولحساب الاحتمال التراكمي السفلي عند النقطة نفسها: \(\arctan(1/0.7) = 0.96007\)، إذن \(P = 0.5 + 0.96007/\pi \approx 0.80559\)، وبالتالي \(Q = 1 - 0.80559 = 0.19441\). وعند القمة \(x = a\) تكون \(f = \frac{1}{\pi b}\) ويكون \(P = Q = 0.5\).

الأسئلة الشائعة

لماذا يجب أن يكون b موجباً؟ القيمة غير الموجبة للمقياس تجعل دالة الكثافة والدالة التراكمية غير معرَّفتين (عرض صفري أو سالب)، لذا تضبط الحاسبة قيمة b عند أصغر قيمة موجبة ممكنة.

لماذا لا يُعرض الوسط الحسابي؟ توزيع كوشي يملك وسطاً حسابياً وتبايناً غير معرَّفين بسبب ذيوله الثقيلة؛ لذا تقتصر هذه الأداة على عرض الكثافة عند كل نقطة واحتمالات الذيول.

ما المقصود بعمود "القيمة"؟ هو قيمة الدالة المختارة (f أو P أو Q) محسوبةً عند كل قيمة x، وهي جاهزة للرسم البياني مع وضع x على المحور الأفقي.

آخر تحديث: