Distribution binomiale Calculatrice

✖Le nombre d'essais est le nombre de fois qu'un certain événement probabiliste est essayé plusieurs fois.ⓘ Nombre d'essais [n_trials]			+10% -10%
✖La probabilité de succès d'un essai unique est la possibilité favorable de l'issue d'un certain événement individuel.ⓘ Probabilité de succès d'un essai unique [p]			+10% -10%
✖Les résultats spécifiques au sein des essais sont le nombre de fois qu'un certain résultat se produit dans un ensemble d'essais donné.ⓘ Résultats spécifiques des essais [x]			+10% -10%
✖La probabilité d'échec d'un seul essai est la possibilité favorable que le résultat ne se produise pas pour un certain événement individuel.ⓘ Probabilité d'échec d'un seul essai [q]			+10% -10%

✖La distribution binomiale peut être considérée comme simplement la probabilité d'un résultat de succès ou d'échec dans une expérience ou une enquête répétée plusieurs fois.ⓘ Distribution binomiale [P_binomial]

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Formule

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Distribution binomiale

Formule

`"P"_{"binomial"} = "n"_{"trials"}!*("p"^"x")*("q"^("n"_{"trials"}-"x"))/("x"!*("n"_{"trials"}-"x")!)`

Exemple

`"0.193536"="7"!*(("0.6")^"3")*(("0.4")^("7"-"3"))/("3"!*("7"-"3")!)`

Calculatrice

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Distribution binomiale Solution

ÉTAPE 0: Résumé du pré-calcul

Formule utilisée

Distribution binomiale = Nombre d'essais!*(Probabilité de succès d'un essai unique^Résultats spécifiques des essais)*(Probabilité d'échec d'un seul essai^(Nombre d'essais-Résultats spécifiques des essais))/(Résultats spécifiques des essais!*(Nombre d'essais-Résultats spécifiques des essais)!)
P_binomial = n_trials!*(p^x)*(q^(n_trials-x))/(x!*(n_trials-x)!)
Cette formule utilise 5 Variables

Variables utilisées

Distribution binomiale - La distribution binomiale peut être considérée comme simplement la probabilité d'un résultat de succès ou d'échec dans une expérience ou une enquête répétée plusieurs fois.
Nombre d'essais - Le nombre d'essais est le nombre de fois qu'un certain événement probabiliste est essayé plusieurs fois.
Probabilité de succès d'un essai unique - La probabilité de succès d'un essai unique est la possibilité favorable de l'issue d'un certain événement individuel.
Résultats spécifiques des essais - Les résultats spécifiques au sein des essais sont le nombre de fois qu'un certain résultat se produit dans un ensemble d'essais donné.
Probabilité d'échec d'un seul essai - La probabilité d'échec d'un seul essai est la possibilité favorable que le résultat ne se produise pas pour un certain événement individuel.

ÉTAPE 1: Convertir les entrées en unité de base

Nombre d'essais: 7 --> Aucune conversion requise
Probabilité de succès d'un essai unique: 0.6 --> Aucune conversion requise
Résultats spécifiques des essais: 3 --> Aucune conversion requise
Probabilité d'échec d'un seul essai: 0.4 --> Aucune conversion requise

ÉTAPE 2: Évaluer la formule

Remplacement des valeurs d'entrée dans la formule

P_binomial = n_trials!*(p^x)*(q^(n_trials-x))/(x!*(n_trials-x)!) --> 7!*(0.6^3)*(0.4^(7-3))/(3!*(7-3)!)

Évaluer ... ...

P_binomial = 0.193536

ÉTAPE 3: Convertir le résultat en unité de sortie

0.193536 --> Aucune conversion requise

RÉPONSE FINALE

0.193536 <-- Distribution binomiale

(Calcul effectué en 00.020 secondes)

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Crédits

Créé par Suman Ray Pramanik

Institut indien de technologie (IIT), Kanpur

Suman Ray Pramanik a créé cette calculatrice et 50+ autres calculatrices!

Vérifié par Akshada Kulkarni

Institut national des technologies de l'information (NIIT), Neemrana

Akshada Kulkarni a validé cette calculatrice et 900+ autres calculatrices!

< 12 Paramètres industriels Calculatrices

Distribution binomiale

Aller Distribution binomiale = Nombre d'essais!*(Probabilité de succès d'un essai unique^Résultats spécifiques des essais)*(Probabilité d'échec d'un seul essai^(Nombre d'essais-Résultats spécifiques des essais))/(Résultats spécifiques des essais!*(Nombre d'essais-Résultats spécifiques des essais)!)

Distribution normale

Aller Distribution normale = e^(-(Résultats spécifiques des essais-Moyenne de distribution)^2/(2*Écart type de distribution^2))/(Écart type de distribution*sqrt(2*pi))

Facteur d'apprentissage

Aller Facteur d'apprentissage = (log10(Il est temps pour la tâche 1)-log10(Temps pour n tâches))/log10(Nombre de tâches)

Loi de Poisson

Aller Loi de Poisson = Moyenne de distribution^(Résultats spécifiques des essais)*e^(-Moyenne de distribution)/(Résultats spécifiques des essais!)

Taux de dévaluation annuel

Aller Taux de dévaluation annuel = (Taux de rendement Devise étrangère-Taux de rendement USD)/(1+Taux de rendement USD)

Crashing

Aller Pente de coût = (Coût de l'accident-Coût normal)/(Temps normal-Temps de crash)

Erreur de prévision

Aller Erreur de prévision = Valeur observée au temps t-Prévision moyenne lisse pour la période t

Densité de trafic macroscopique

Aller Densité du trafic en vpm = Débit horaire en vph/(Moy. Vitesse de voyage/0.277778)

Données générales de couture

Aller DSG = (Pouvoir humain*Heures de travail)/Cible

Point de commande

Aller Point de commande = Demande de délai de livraison+Stock de Sécurité

Intensité du trafic

Aller Intensité du trafic = Taux d'arrivée moyen/Taux de service moyen

Variance

Aller Variance = ((Temps pessimiste-Temps optimiste)/6)^2

Distribution binomiale Formule

Qu'est-ce que la distribution binomiale?

La distribution binomiale peut être simplement considérée comme la probabilité d'un résultat de succès ou d'échec dans une expérience ou une enquête répétée plusieurs fois. La distribution binomiale est une distribution de probabilité qui résume la probabilité qu'une valeur prenne l'une des deux valeurs indépendantes sous un ensemble donné de paramètres ou d'hypothèses.

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