Mittelwert der Binomialverteilung Lösung

SCHRITT 0: Zusammenfassung vor der Berechnung
Gebrauchte Formel
Mittelwert in Normalverteilung = Anzahl von Versuchen*Erfolgswahrscheinlichkeit
μ = NTrials*p
Diese formel verwendet 3 Variablen
Verwendete Variablen
Mittelwert in Normalverteilung - Mittelwert bei Normalverteilung ist der Durchschnitt der Einzelwerte in den gegebenen statistischen Daten, der der Normalverteilung folgt.
Anzahl von Versuchen - Anzahl der Versuche ist die Gesamtzahl der Wiederholungen eines bestimmten Zufallsexperiments unter ähnlichen Umständen.
Erfolgswahrscheinlichkeit - Die Erfolgswahrscheinlichkeit ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein bestimmtes Ergebnis in einem einzelnen Versuch einer festen Anzahl unabhängiger Bernoulli-Versuche eintritt.
SCHRITT 1: Konvertieren Sie die Eingänge in die Basiseinheit
Anzahl von Versuchen: 10 --> Keine Konvertierung erforderlich
Erfolgswahrscheinlichkeit: 0.6 --> Keine Konvertierung erforderlich
SCHRITT 2: Formel auswerten
Eingabewerte in Formel ersetzen
μ = NTrials*p --> 10*0.6
Auswerten ... ...
μ = 6
SCHRITT 3: Konvertieren Sie das Ergebnis in die Ausgabeeinheit
6 --> Keine Konvertierung erforderlich
ENDGÜLTIGE ANTWORT
6 <-- Mittelwert in Normalverteilung
(Berechnung in 00.004 sekunden abgeschlossen)

Credits

Creator Image
Erstellt von Nishan Poojary
Shri Madhwa Vadiraja Institut für Technologie und Management (SMVITM), Udupi
Nishan Poojary hat diesen Rechner und 500+ weitere Rechner erstellt!
Verifier Image
Geprüft von Mona Gladys
St. Joseph's College (SJC), Bengaluru
Mona Gladys hat diesen Rechner und 1800+ weitere Rechner verifiziert!

8 Binomialverteilung Taschenrechner

Binomiale Wahrscheinlichkeitsverteilung
​ Gehen Binomiale Wahrscheinlichkeit = (C(Gesamtzahl der Versuche,Anzahl erfolgreicher Versuche))*Erfolgswahrscheinlichkeit bei der Binomialverteilung^Anzahl erfolgreicher Versuche*Wahrscheinlichkeit eines Ausfalls^(Gesamtzahl der Versuche-Anzahl erfolgreicher Versuche)
Standardabweichung der Binomialverteilung
​ Gehen Standardabweichung in der Normalverteilung = sqrt(Anzahl von Versuchen*Erfolgswahrscheinlichkeit*Wahrscheinlichkeit eines Scheiterns der Binomialverteilung)
Standardabweichung der negativen Binomialverteilung
​ Gehen Standardabweichung in der Normalverteilung = sqrt(Anzahl der Erfolge*Wahrscheinlichkeit eines Scheiterns der Binomialverteilung)/Erfolgswahrscheinlichkeit
Mittelwert der negativen Binomialverteilung
​ Gehen Mittelwert in Normalverteilung = (Anzahl der Erfolge*Wahrscheinlichkeit eines Scheiterns der Binomialverteilung)/Erfolgswahrscheinlichkeit
Varianz der negativen Binomialverteilung
​ Gehen Varianz der Daten = (Anzahl der Erfolge*Wahrscheinlichkeit eines Scheiterns der Binomialverteilung)/(Erfolgswahrscheinlichkeit^2)
Varianz der Binomialverteilung
​ Gehen Varianz der Daten = Anzahl von Versuchen*Erfolgswahrscheinlichkeit*Wahrscheinlichkeit eines Scheiterns der Binomialverteilung
Varianz in der Binomialverteilung
​ Gehen Varianz der Daten = Anzahl von Versuchen*Erfolgswahrscheinlichkeit*(1-Erfolgswahrscheinlichkeit)
Mittelwert der Binomialverteilung
​ Gehen Mittelwert in Normalverteilung = Anzahl von Versuchen*Erfolgswahrscheinlichkeit

Mittelwert der Binomialverteilung Formel

Mittelwert in Normalverteilung = Anzahl von Versuchen*Erfolgswahrscheinlichkeit
μ = NTrials*p

Was ist Binomialverteilung?

Eine Binomialverteilung ist eine Wahrscheinlichkeitsverteilung, die die Anzahl erfolgreicher Ergebnisse in einer festen Anzahl unabhängiger Versuche beschreibt. Jeder Versuch hat nur zwei mögliche Ergebnisse, die typischerweise als „Erfolg“ und „Misserfolg“ bezeichnet werden. Die Binomialverteilung wird durch zwei Parameter definiert: die Erfolgswahrscheinlichkeit (p) in einem einzelnen Versuch und die Anzahl der Versuche (n). Die Wahrscheinlichkeit, in n Versuchen genau k erfolgreiche Ergebnisse zu erzielen, ist durch die binomiale Wahrscheinlichkeitsformel gegeben. P(x) = (n wähle x) * (p^x) * ((1-p)^(nx)) Dies ist auch eine diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilung und wird verwendet, um die Anzahl der Erfolge in einer festen Anzahl von zu modellieren Bernoulli-Versuche mit fester Erfolgswahrscheinlichkeit.

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