Variance dans la distribution binomiale Solution

ÉTAPE 0: Résumé du pré-calcul
Formule utilisée
Variation des données = Nombre d'essais*Probabilité de succès*(1-Probabilité de succès)
σ2 = NTrials*p*(1-p)
Cette formule utilise 3 Variables
Variables utilisées
Variation des données - La variance des données est l'attente de l'écart carré de la variable aléatoire associée aux données statistiques données par rapport à sa moyenne de population ou à sa moyenne d'échantillon.
Nombre d'essais - Le nombre d'essais est le nombre total de répétitions d'une expérience aléatoire particulière, dans des circonstances similaires.
Probabilité de succès - La probabilité de succès est la probabilité qu'un résultat spécifique se produise dans un seul essai d'un nombre fixe d'essais de Bernoulli indépendants.
ÉTAPE 1: Convertir les entrées en unité de base
Nombre d'essais: 10 --> Aucune conversion requise
Probabilité de succès: 0.6 --> Aucune conversion requise
ÉTAPE 2: Évaluer la formule
Remplacement des valeurs d'entrée dans la formule
σ2 = NTrials*p*(1-p) --> 10*0.6*(1-0.6)
Évaluer ... ...
σ2 = 2.4
ÉTAPE 3: Convertir le résultat en unité de sortie
2.4 --> Aucune conversion requise
RÉPONSE FINALE
2.4 <-- Variation des données
(Calcul effectué en 00.004 secondes)

Crédits

Creator Image
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!
Verifier Image
Vérifié par Mona Gladys
Collège St Joseph (SJC), Bengaluru
Mona Gladys a validé cette calculatrice et 1800+ 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

Variance dans la distribution binomiale Formule

Variation des données = Nombre d'essais*Probabilité de succès*(1-Probabilité de succès)
σ2 = NTrials*p*(1-p)

Qu'est-ce que la variance et l'importance de la variance dans les statistiques ?

La variance est un outil statistique utilisé pour analyser une donnée statistique. Le mot Variance est en fait dérivé du mot variété qui, en termes de statistiques, signifie la différence entre divers scores et lectures. Fondamentalement, il s'agit de l'espérance de l'écart au carré de la variable aléatoire associée par rapport à sa moyenne de population ou à sa moyenne d'échantillon. La variance garantit la précision car plus de variance est considérée comme bonne par rapport à la faible variance ou à l'absence absolue de toute variance. La variance dans les statistiques est importante car dans une mesure elle permet de mesurer la dispersion de l'ensemble des variables autour de leur moyenne. Ces ensembles de variables sont les variables qui sont mesurées ou analysées. La présence de la variance permet à un statisticien de tirer une conclusion significative à partir des données. L'avantage de Variance est qu'il traite tous les écarts par rapport à la moyenne de la même manière, quelle que soit leur direction.

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