Varianza en la Distribución Binomial Solución

PASO 0: Resumen del cálculo previo
Fórmula utilizada
Variación de datos = Número de intentos*Probabilidad de éxito*(1-Probabilidad de éxito)
σ2 = NTrials*p*(1-p)
Esta fórmula usa 3 Variables
Variables utilizadas
Variación de datos - La varianza de los datos es la expectativa de la desviación al cuadrado de la variable aleatoria asociada con los datos estadísticos dados de su media poblacional o media muestral.
Número de intentos - Número de ensayos es el número total de repeticiones de un experimento aleatorio en particular, en circunstancias similares.
Probabilidad de éxito - La probabilidad de éxito es la probabilidad de que ocurra un resultado específico en una sola prueba de un número fijo de pruebas independientes de Bernoulli.
PASO 1: Convierta la (s) entrada (s) a la unidad base
Número de intentos: 10 --> No se requiere conversión
Probabilidad de éxito: 0.6 --> No se requiere conversión
PASO 2: Evaluar la fórmula
Sustituir valores de entrada en una fórmula
σ2 = NTrials*p*(1-p) --> 10*0.6*(1-0.6)
Evaluar ... ...
σ2 = 2.4
PASO 3: Convierta el resultado a la unidad de salida
2.4 --> No se requiere conversión
RESPUESTA FINAL
2.4 <-- Variación de datos
(Cálculo completado en 00.004 segundos)

Créditos

Creator Image
Creado por Nishan Poojary
Instituto de Tecnología y Gestión Shri Madhwa Vadiraja (SMVITM), Udupi
¡Nishan Poojary ha creado esta calculadora y 500+ más calculadoras!
Verifier Image
Verificada por Mona Gladys
Colegio de San José (SJC), Bangalore
¡Mona Gladys ha verificado esta calculadora y 1800+ más calculadoras!

8 Distribución binomial Calculadoras

Distribución de probabilidad binomial
​ Vamos Probabilidad Binomial = (C(Número total de ensayos,Número de ensayos exitosos))*Probabilidad de éxito en la distribución binomial^Número de ensayos exitosos*Probabilidad de fracaso^(Número total de ensayos-Número de ensayos exitosos)
Desviación estándar de la distribución binomial
​ Vamos Desviación estándar en distribución normal = sqrt(Número de intentos*Probabilidad de éxito*Probabilidad de fallo en la distribución binomial)
Desviación Estándar de la Distribución Binomial Negativa
​ Vamos Desviación estándar en distribución normal = sqrt(Número de éxito*Probabilidad de fallo en la distribución binomial)/Probabilidad de éxito
Media de distribución binomial negativa
​ Vamos Media en Distribución Normal = (Número de éxito*Probabilidad de fallo en la distribución binomial)/Probabilidad de éxito
Varianza de la Distribución Binomial Negativa
​ Vamos Variación de datos = (Número de éxito*Probabilidad de fallo en la distribución binomial)/(Probabilidad de éxito^2)
Varianza de la Distribución Binomial
​ Vamos Variación de datos = Número de intentos*Probabilidad de éxito*Probabilidad de fallo en la distribución binomial
Varianza en la Distribución Binomial
​ Vamos Variación de datos = Número de intentos*Probabilidad de éxito*(1-Probabilidad de éxito)
Media de distribución binomial
​ Vamos Media en Distribución Normal = Número de intentos*Probabilidad de éxito

Varianza en la Distribución Binomial Fórmula

Variación de datos = Número de intentos*Probabilidad de éxito*(1-Probabilidad de éxito)
σ2 = NTrials*p*(1-p)

¿Qué es la varianza y la importancia de la varianza en las estadísticas?

La varianza es una herramienta estadística utilizada para analizar datos estadísticos. La palabra Varianza en realidad se deriva de la palabra variedad que, en términos estadísticos, significa la diferencia entre varios puntajes y lecturas. Básicamente es la expectativa de la desviación al cuadrado de la variable aleatoria asociada de su media poblacional o media muestral. La varianza garantiza la precisión, ya que más varianza se considera buena en comparación con la varianza baja o la ausencia absoluta de cualquier varianza. La varianza en estadística es importante ya que en una medida nos permite medir la dispersión del conjunto de las variables alrededor de su media. Este conjunto de variables son las variables que se están midiendo o analizando. La presencia de la varianza le permite a un estadístico sacar alguna conclusión significativa de los datos. La ventaja de Variance es que trata todas las desviaciones de la media como iguales, independientemente de su dirección.

Let Others Know
Facebook
Twitter
Reddit
LinkedIn
Email
WhatsApp
Copied!