Moyenne de la distribution géométrique compte tenu de la probabilité de défaillance Calculatrice

✖La probabilité d'échec dans la distribution binomiale est la probabilité qu'un résultat spécifique ne se produise pas dans un seul essai parmi un nombre fixe d'essais de Bernoulli indépendants.ⓘ Probabilité d'échec dans la distribution binomiale [q_BD]

+10%

-10%

✖La moyenne dans la distribution normale est la moyenne des valeurs individuelles dans les données statistiques données qui suit la distribution normale.ⓘ Moyenne de la distribution géométrique compte tenu de la probabilité de défaillance [μ]

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Moyenne de la distribution géométrique compte tenu de la probabilité de défaillance

Formule

`"μ" = 1/(1-"q"_{"BD"})`

Exemple

`"1.666667"=1/(1-"0.4")`

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Moyenne de la distribution géométrique compte tenu de la probabilité de défaillance Solution

ÉTAPE 0: Résumé du pré-calcul

Formule utilisée

Moyenne en distribution normale = 1/(1-Probabilité d'échec dans la distribution binomiale)
μ = 1/(1-q_BD)
Cette formule utilise 2 Variables

Variables utilisées

Moyenne en distribution normale - La moyenne dans la distribution normale est la moyenne des valeurs individuelles dans les données statistiques données qui suit la distribution normale.
Probabilité d'échec dans la distribution binomiale - La probabilité d'échec dans la distribution binomiale est la probabilité qu'un résultat spécifique ne se produise pas dans un seul essai parmi un nombre fixe d'essais de Bernoulli indépendants.

ÉTAPE 1: Convertir les entrées en unité de base

Probabilité d'échec dans la distribution binomiale: 0.4 --> Aucune conversion requise

ÉTAPE 2: Évaluer la formule

Remplacement des valeurs d'entrée dans la formule

μ = 1/(1-q_BD) --> 1/(1-0.4)

Évaluer ... ...

μ = 1.66666666666667

ÉTAPE 3: Convertir le résultat en unité de sortie

1.66666666666667 --> Aucune conversion requise

RÉPONSE FINALE

1.66666666666667 ≈ 1.666667 <-- Moyenne en distribution normale

(Calcul effectué en 00.004 secondes)

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Accueil » Math » Probabilité et distribution » Distribution » Répartition géométrique » Moyenne de la distribution géométrique compte tenu de la probabilité de défaillance

Crédits

Créé par Nishan Poojary

Institut de technologie et de gestion Shri Madhwa Vadiraja (SMVITM), Udupi

Nishan Poojary a créé cette calculatrice et 500+ autres calculatrices!

Vérifié par Mona Gladys

Collège St Joseph (SJC), Bengaluru

Mona Gladys a validé cette calculatrice et 1800+ autres calculatrices!

< 6 Répartition géométrique Calculatrices

Distribution géométrique

Aller Fonction de distribution de probabilité géométrique = Probabilité de succès dans la distribution binomiale*Probabilité d'échec^(Nombre d'essais indépendants de Bernoulli)

Écart type de la distribution géométrique

Aller Écart type dans la distribution normale = sqrt(Probabilité d'échec dans la distribution binomiale/(Probabilité de succès^2))

Variance de la distribution géométrique

Aller Variation des données = Probabilité d'échec dans la distribution binomiale/(Probabilité de succès^2)

Variation de la distribution géométrique

Aller Variation des données = (1-Probabilité de succès)/(Probabilité de succès^2)

Moyenne de la distribution géométrique compte tenu de la probabilité de défaillance

Aller Moyenne en distribution normale = 1/(1-Probabilité d'échec dans la distribution binomiale)

Moyenne de distribution géométrique

Aller Moyenne en distribution normale = 1/Probabilité de succès

Moyenne de la distribution géométrique compte tenu de la probabilité de défaillance Formule

Moyenne en distribution normale = 1/(1-Probabilité d'échec dans la distribution binomiale)
μ = 1/(1-q_BD)

Qu'est-ce que la distribution géométrique ?

Une distribution géométrique est une distribution de probabilité pour une variable aléatoire discrète qui décrit le nombre d'essais de Bernoulli (expériences avec seulement deux résultats possibles, comme le succès ou l'échec) qui doivent être menés pour qu'un succès se produise. La probabilité de succès dans chaque essai est notée "p" et est un paramètre de la distribution. La probabilité que le k-ième essai soit le premier succès est donnée par la fonction de masse de probabilité : P(X=k) = ((1-p)^(k-1))*p La distribution géométrique est un cas particulier de la distribution binomiale négative. Il est utilisé pour modéliser le nombre d'échecs avant le premier succès dans une séquence d'essais de Bernoulli.

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