Таблица значений функции Лапласа
Если число свыше 5 (например, 7 ), то берется 5 , т.е. значение будет 0.4999 .
| x | Ф(x) | x | Ф(x) | x | Ф(x) | x | Ф(x) |
| 0.00 | 0.0000 | 0.32 | 0.1255 | 0.64 | 0.2389 | 0.96 | 0.3315 |
| 0.01 | 0.0040 | 0.33 | 0.1293 | 0.65 | 0.2422 | 0.97 | 0.3340 |
| 0.02 | 0.0080 | 0.34 | 0.1331 | 0.66 | 0.2454 | 0.98 | 0.3365 |
| 0.03 | 0.0120 | 0.35 | 0.1368 | 0.67 | 0.2486 | 0.99 | 0.3389 |
| 0.04 | 0.0160 | 0.36 | 0.1406 | 0.68 | 0.2517 | 1.00 | 0.3413 |
| 0.05 | 0.0199 | 0.37 | 0.1443 | 0.69 | 0.2549 | 1.01 | 0.3438 |
| 0.06 | 0.0239 | 0.38 | 0.1480 | 0.70 | 0.2580 | 1.02 | 0.3461 |
| 0.07 | 0.0279 | 0.39 | 0.1517 | 0.71 | 0.2611 | 1.03 | 0.3485 |
| 0.08 | 0.0319 | 0.40 | 0.1554 | 0.72 | 0.2642 | 1.04 | 0.3508 |
| 0.09 | 0.0359 | 0.41 | 0.1591 | 0.73 | 0.2673 | 1.05 | 0.3531 |
| 0.10 | 0.0398 | 0.42 | 0.1628 | 0.74 | 0.2703 | 1.06 | 0.3554 |
| 0.11 | 0.0438 | 0.43 | 0.1664 | 0.75 | 0.2734 | 1.07 | 0.3577 |
| 0.12 | 0.0478 | 0.44 | 0.1700 | 0.76 | 0.2764 | 1.08 | 0.3599 |
| 0.13 | 0.0517 | 0.45 | 0.1736 | 0.77 | 0.2794 | 1.09 | 0.3621 |
| 0.14 | 0.0557 | 0.46 | 0.1772 | 0.78 | 0.2823 | 1.10 | 0.3643 |
| 0.15 | 0.0596 | 0.47 | 0.1808 | 0.79 | 0.2852 | 1.11 | 0.3665 |
| 0.16 | 0.0636 | 0.48 | 0.1844 | 0.80 | 0.2881 | 1.12 | 0.3686 |
| 0.17 | 0.0675 | 0.49 | 0.1879 | 0.81 | 0.2910 | 1.13 | 0.3708. |
| 0.18 | 0.0714 | 0.50 | 0.1915 | 0.82 | 0.2939 | 1.14 | 0.3729 |
| 0.19 | 0.0753 | 0.51 | 0.1950 | 0.83 | 0.2967 | 1.15 | 0.3749 |
| 0.20 | 0.0793 | 0.52 | 0.1985 | 0.84 | 0.2995 | 1.16 | 0.3770 |
| 0.21 | 0.0832 | 0.53 | 0.2019 | 0.85 | 0.3023 | 1.17 | 0.3790 |
| 0.22 | 0.0871 | 0.54 | 0.2054 | 0.86 | 0.3051 | 1.18 | 0.3810 |
| 0.23 | 0.0910 | 0.55 | 0.2088 | 0.87 | 0.3078 | 1.19 | 0.3830 |
| 0.24 | 0.0948 | 0.56 | 0.2123 | 0.88 | 0.3106 | 1.20 | 0.3849 |
| 0.25 | 0.0987 | 0.57 | 0.2157 | 0.89 | 0.3133 | 1.21 | 0.3869 |
| 0.26 | 0.1026 | 0.58 | 0.2190 | 0.90 | 0.3159 | 1.22 | 0/3883 |
| 0.27 | 0.1064 | 0.59 | 0.2224 | 0.91 | 0.3186 | 1.23 | 0.3907 |
| 0.28 | 0.1103 | 0.60 | 0.2257 | 0.92 | 0.3212 | 1.24 | 0.3925 |
| 0.29 | 0.1141 | 0.61 | 0.2291 | 0.93 | 0.3238 | 1.25 | 0.3944 |
| 0.30 | 0.1179 | 0.62 | 0.2324 | 0.94 | 0.3264 | ||
| 0.31 | 0.1217 | 0.63 | 0.2357 | 0.95 | 0.3289 |
| x | Ф(x) | x | Ф(x) | x | Ф(x) | x | Ф(x) |
| 1.26 | 0.3962 | 1.59 | 0.4441 | 1.92 | 0.4726 | 2.50 | 0.4938 |
| 1.27 | 0.3980 | 1.60 | 0.4452 | 1.93 | 0.4732 | 2.52 | 0.4941 |
| 1.28 | 0.3997 | 1.61 | 0.4463 | 1.94 | 0.4738 | 2.54 | 0.4945 |
| 1.29 | 0.4015 | 1.62 | 0.4474 | 1.95 | 0.4744 | 2.56 | 0.4948 |
| 1.30 | 0.4032 | 1.63 | 0.4484 | 1.96 | 0.4750 | 2.58 | 0.4951 |
| 1.31 | 0.4049 | 1.64 | 0.4495 | 1.97 | 0.4756 | 2.60 | 0.4953 |
| 1.32 | 0.4066 | 1.65 | 0.4505 | 1.98 | 0.4761 | 2.62 | 0.4956 |
| 1.33 | 0.4082 | 1.66 | 0.4515 | 1.99 | 0.4767 | 2.64 | 0.4959 |
| 1.34 | 0.4099 | 1.67 | 0.4525 | 2.00 | 0.4772 | 2.66 | 0.4961 |
| 1.35 | 0.4115 | 1.68 | 0.4535 | 2.02 | 0.4783 | 2.68 | 0.4963 |
| 1.36 | 0.4131 | 1.69 | 0.4545 | 2.04 | 0.4793 | 2.70 | 0.4965 |
| 1.37 | 0.4147 | 1.70 | 0.4554 | 2.06 | 0.4803 | 2.72 | 0.4967 |
| 1.38 | 0.4162 | 1.71 | 0.4564 | 2.08 | 0.4812 | -2.74 | 0.4969 |
| 1.39 | 0.4177 | 1.72 | 0.4573 | 2.10 | 0.4821 | 2.76 | 0.4971 |
| 1.40 | 0.4192 | 1.73 | 0.4582 | 2.12 | 0.4830 | 2.78 | 0.4973 |
| 1.41 | 0.4207 | 1.74 | 0.4591 | 2.14 | 0.4838 | 2.80 | 0.4974 |
| 1.42 | 0.4222 | 1.75 | 0.4599 | 2.16 | 0.4846 | 2.82 | 0.4976 |
| 1.43 | 0.4236 | 1.76 | 0.4608 | 2.18 | 0.4854 | 2.84 | 0.4977 |
| 1.44 | 0.4251 | 1.77 | 0.4616 | 2.20 | 0.4861 | 2.86 | 0.4979 |
| 1.45 | 0.4265 | 1.78 | 0.4625 | 2.22 | 0.4868 | 2.88 | 0.4980 |
| 1.46 | 0.4279 | 1.79 | 0.4633 | 2.24 | 0.4875 | 2.90 | 0.4981 |
| 1.47 | 0.4292 | 1.80 | 0.4641 | 2.26 | 0.4881 | 2.92 | 0.4982 |
| 1.48 | 0.4306 | 1.81 | 0.4649 | 2.28 | 0.4887 | 2.94 | 0.4984 |
| 1.49 | 0.4319 | 1.82 | 0.4656 | 2.30 | 0.4893 | 2.96 | 0.4985 |
| 1.50 | 0.4332 | 1.83 | 0.4664 | 2.32 | 0.4898 | 2.98 | 0.4986 |
| 1.51 | 0.4345 | 1.84 | 0.4671 | 2.34 | 0.4904 | 3.00 | 0.49865 |
| 1.52 | 0.4357 | 1.85 | 0.4678 | 2.36 | 0.4909 | 3.20 | 0.49931 |
| 1.53 | 0.4370 | 1.86 | 0.4686 | 2.38 | 0.4913 | 3.40 | 0.49966 |
| 1.54 | 0.4382 | 1.87 | 0.4693 | 2.40 | 0.4918 | 3.60 | 0.49984 |
| 1.55 | 0.4394 | 1.88 | 0.4699 | 2.42 | 0.4922 | 3.80 | 0.49992 |
| 1.56 | 0.4406 | 1.89 | 0.4706 | 2.44 | 0.4927 | 4.00 | 0.49996 |
| 1.57 | 0.4418 | 1.90 | 0.4713 | 2.46 | 0.4931 | 4.50 | 0.49999 |
| 1.58 | 0.4429 | 1 1.91 | 0.4719 | 2.48 | 0.4934 | > 5.00 | 0.49999 |

- Задать вопрос или оставить комментарий
- Помощь в решении
- Поиск
- Поддержать проект
Как пользоваться таблицей интегральной функции Лапласа?
Таблицами значений интегральной функции Лапласа нынче никто не пользуется. Вместо этого тупо вычисляют интеграл, через который эта функция выражается. Примерно так:
Тыкаешь СЮДА, в появиившемся окне нажимаешь МОДЕРН ВИД, затем с помощью вывлившеся виртуальной клавиатуры набиваешь нужный интеграл (делить — это косая черта / рядом с правой клавишей SHIFT, умножить — снежинка *, нажимаешь SHIFT+цифра 8):

Тыкаешь ВЫЧИСЛИТЬ ИНТЕГРАЛ и получаешь ответ:


☛ Не забывай о свойстве: Ф (-x) = -Ф (x)
☛ НО! ! С числом 8,107 получается не совсем хорошо. Онлайн калькулятор выдает:
А должен выдавать: 0,999999999999999999999999999999999999.
И в каком-нибудь пятидесятом знаке после запятой должна быть не девятка, а другая цифра. А оно простым инженерам надо? Нет. Поэтому тупо бери для интегральной функции Лапласа Ф (8,107)=1.
Всего доброго, успехов в учебе. ☺
☛ Я под функцией Лапласа Ф (х) подразумевал интеграл от -х до +х.
Но часто подразумевают интеграл от нуля до х (например, х=8,107).
Если брать такой интеграл (т. е. от нуля до 8,107), то получится число, в два раза меньшее чем у меня, т. е. Ф (8,107)=0,5, а не Ф (8,107)=1.
Точно так же будет Ф (-1,506)=-0,433967.
23. Функция Лапласа
Найдем вероятность попадания случайной величины, распределенной по нормальному закону, в заданный интервал.


Обозначим

Тогда

Т. к. интеграл не выражается через элементарные функции, то вводится в рассмотрение функция

,
Которая называется Функцией Лапласа Или Интегралом вероятностей.
Значения этой функции при различных значениях Х посчитаны и приводятся в специальных таблицах.
Ниже показан график функции Лапласа.

Функция Лапласа обладает следующими свойствами:
2) Ф(-Х) = — Ф(Х);
Функцию Лапласа также называют Функцией ошибок и обозначают erf X.
Еще используется Нормированная Функция Лапласа, которая связана с функцией Лапласа соотношением:

Ниже показан график нормированной функции Лапласа.

При рассмотрении нормального закона распределения выделяется важный частный случай, известный как Правило трех сигм.
Запишем вероятность того, что отклонение нормально распределенной случайной величины от математического ожидания меньше заданной величины D:

Если принять D = 3s, то получаем с использованием таблиц значений функции Лапласа:

Т. е. вероятность того, что случайная величина отклонится от своего математического ожидание на величину, большую чем утроенное среднее квадратичное отклонение, практически равна нулю.
Это правило называется Правилом трех сигм.
Не практике считается, что если для какой – либо случайной величины выполняется правило трех сигм, то эта случайная величина имеет нормальное распределение.
Пример. Поезд состоит из 100 вагонов. Масса каждого вагона – случайная величина, распределенная по нормальному закону с математическим ожидание А = 65 т и средним квадратичным отклонением s = 0,9 т. Локомотив может везти состав массой не более 6600 т, в противном случае необходимо прицеплять второй локомотив. Найти вероятность того, что второй локомотив не потребуется.
Второй локомотив не потребуется, если отклонение массы состава от ожидаемого (100×65 = 6500) не превосходит 6600 – 6500 = 100 т.
Т. к. масса каждого вагона имеет нормальное распределение, то и масса всего состава тоже будет распределена нормально.

Пример. Нормально распределенная случайная величина Х задана своими параметрами – А =2 – Математическое ожидание и s = 1 – среднее квадратическое отклонение. Требуется написать плотность вероятности и построить ее график, найти вероятность того, Х примет значение из интервала (1; 3), найти вероятность того, что Х отклонится (по модулю) от математического ожидания не более чем на 2.
Плотность распределения имеет вид:




Найдем вероятность попадания случайной величины в интервал (1; 3).

Найдем вероятность отклонение случайной величины от математического ожидания на величину, не большую чем 2.

Тот же результат может быть получен с использованием нормированной функции Лапласа.

- Главная
- Заказать работу
- Стоимость решения
- Варианты оплаты
- Ответы на вопросы (FAQ)
- Отзывы о нас
- Примеры решения задач
- Методички по математике
- Помощь по всем предметам
- Заработок для студентов
Таблица значений функции лапласа как пользоваться
Хотите получить точное значение функции Лапласа с большей точностью?
Например, Вам нужно найти Ф(x) при x=0.1234.
Тогда введите laplace(0.1234) в форму:

Вы получите результат:
Ф(0.1234) = 0.549104821463015
Получается, что таблица нужна была раньше, когда не было калькулятора значений функции Лапласа.
Если всё же нужна таблица, то воспользуйтесь таблицей из excel ниже:
скачать файл значений в формате excel :
Другие замечательные вещи, которые можете указывать в калькуляторе:
Ф от бесконечности = Ф(∞) =
Введите в форму вот это:
