Distribution de probabilité binomiale Solution

ÉTAPE 0: Résumé du pré-calcul
Formule utilisée
Probabilité binomiale = (C(Nombre total d'essais,Nombre d'essais réussis))*Probabilité de succès dans la distribution binomiale^Nombre d'essais réussis*Probabilité d'échec^(Nombre total d'essais-Nombre d'essais réussis)
PBinomial = (C(nTotal Trials,r))*pBD^r*q^(nTotal Trials-r)
Cette formule utilise 1 Les fonctions, 5 Variables
Fonctions utilisées
C - En combinatoire, le coefficient binomial est un moyen de représenter le nombre de façons de choisir un sous-ensemble d'objets dans un ensemble plus vaste. Il est également connu sous le nom d'outil « n choisissez k »., C(n,k)
Variables utilisées
Probabilité binomiale - La probabilité binomiale est la fraction du nombre de fois où un événement particulier a été réussi lors de plusieurs cycles d'une expérience aléatoire qui suit une distribution binomiale.
Nombre total d'essais - Le nombre total d'essais est le nombre total de répétitions d'une expérience aléatoire particulière, dans des circonstances similaires.
Nombre d'essais réussis - Le nombre d'essais réussis est le nombre requis de succès d'un événement particulier dans plusieurs tours d'une expérience aléatoire qui suit une distribution binomiale.
Probabilité de succès dans la distribution binomiale - La probabilité de succès dans la distribution binomiale est la probabilité de gagner un événement.
Probabilité d'échec - La probabilité d'échec est la probabilité de perdre un événement.
ÉTAPE 1: Convertir les entrées en unité de base
Nombre total d'essais: 20 --> Aucune conversion requise
Nombre d'essais réussis: 4 --> Aucune conversion requise
Probabilité de succès dans la distribution binomiale: 0.6 --> Aucune conversion requise
Probabilité d'échec: 0.4 --> Aucune conversion requise
ÉTAPE 2: Évaluer la formule
Remplacement des valeurs d'entrée dans la formule
PBinomial = (C(nTotal Trials,r))*pBD^r*q^(nTotal Trials-r) --> (C(20,4))*0.6^4*0.4^(20-4)
Évaluer ... ...
PBinomial = 0.000269686150476595
ÉTAPE 3: Convertir le résultat en unité de sortie
0.000269686150476595 --> Aucune conversion requise
RÉPONSE FINALE
0.000269686150476595 0.00027 <-- Probabilité binomiale
(Calcul effectué en 00.004 secondes)

Crédits

Créé par Équipe Softusvista
Bureau de Softusvista (Pune), Inde
Équipe Softusvista a créé cette calculatrice et 600+ autres calculatrices!
Vérifié par Himanshi Sharma
Institut de technologie du Bhilai (BIT), Raipur
Himanshi Sharma a validé cette calculatrice et 800+ autres calculatrices!

8 Distribution binomiale Calculatrices

Distribution de probabilité binomiale
Aller Probabilité binomiale = (C(Nombre total d'essais,Nombre d'essais réussis))*Probabilité de succès dans la distribution binomiale^Nombre d'essais réussis*Probabilité d'échec^(Nombre total d'essais-Nombre d'essais réussis)
Écart type de la distribution binomiale négative
Aller Écart type dans la distribution normale = sqrt(Nombre de succès*Probabilité d'échec dans la distribution binomiale)/Probabilité de succès
Écart type de la distribution binomiale
Aller Écart type dans la distribution normale = sqrt(Nombre d'essais*Probabilité de succès*Probabilité d'échec dans la distribution binomiale)
Moyenne de la distribution binomiale négative
Aller Moyenne en distribution normale = (Nombre de succès*Probabilité d'échec dans la distribution binomiale)/Probabilité de succès
Variance de la distribution binomiale négative
Aller Variation des données = (Nombre de succès*Probabilité d'échec dans la distribution binomiale)/(Probabilité de succès^2)
Variance de la distribution binomiale
Aller Variation des données = Nombre d'essais*Probabilité de succès*Probabilité d'échec dans la distribution binomiale
Variance dans la distribution binomiale
Aller Variation des données = Nombre d'essais*Probabilité de succès*(1-Probabilité de succès)
Moyenne de la distribution binomiale
Aller Moyenne en distribution normale = Nombre d'essais*Probabilité de succès

Distribution de probabilité binomiale Formule

Probabilité binomiale = (C(Nombre total d'essais,Nombre d'essais réussis))*Probabilité de succès dans la distribution binomiale^Nombre d'essais réussis*Probabilité d'échec^(Nombre total d'essais-Nombre d'essais réussis)
PBinomial = (C(nTotal Trials,r))*pBD^r*q^(nTotal Trials-r)

Qu’est-ce que la probabilité ?

En mathématiques, la théorie des probabilités est l'étude des chances. Dans la vraie vie, on prédit les chances en fonction de la situation. Mais la théorie des probabilités apporte une base mathématique au concept de probabilité. Par exemple, si une boîte contient 10 boules dont 7 boules noires et 3 boules rouges et une boule choisie au hasard. Ensuite, la probabilité d'obtenir une balle rouge est de 3/10 et la probabilité d'obtenir une balle noire est de 7/10. En ce qui concerne les statistiques, la probabilité est comme l'épine dorsale des statistiques. Il a une large application dans la prise de décision, la science des données, les études de tendances commerciales, etc.

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