Distribuzione binomiale Soluzione

FASE 0: Riepilogo pre-calcolo
Formula utilizzata
Distribuzione binomiale = Numero di prove!*(Probabilità di successo della singola prova^Risultati specifici all'interno delle sperimentazioni)*(Probabilità di fallimento della prova unica^(Numero di prove-Risultati specifici all'interno delle sperimentazioni))/(Risultati specifici all'interno delle sperimentazioni!*(Numero di prove-Risultati specifici all'interno delle sperimentazioni)!)
Pbinomial = ntrials!*(p^x)*(q^(ntrials-x))/(x!*(ntrials-x)!)
Questa formula utilizza 5 Variabili
Variabili utilizzate
Distribuzione binomiale - La distribuzione binomiale può essere considerata semplicemente come la probabilità di un esito positivo o negativo in un esperimento o sondaggio ripetuto più volte.
Numero di prove - Il numero di prove è il numero di volte in cui un determinato evento probabilistico viene provato più volte.
Probabilità di successo della singola prova - La Probabilità di Successo della Singola Prova è la possibilità favorevole dell'esito di un determinato evento individuale.
Risultati specifici all'interno delle sperimentazioni - I risultati specifici all'interno delle prove sono il numero di volte in cui un determinato risultato si verifica all'interno di un dato insieme di prove.
Probabilità di fallimento della prova unica - La Probabilità di Fallimento della Prova Singola è la possibilità favorevole che l'esito non si verifichi per un determinato singolo evento.
PASSAGGIO 1: conversione degli ingressi in unità di base
Numero di prove: 7 --> Nessuna conversione richiesta
Probabilità di successo della singola prova: 0.6 --> Nessuna conversione richiesta
Risultati specifici all'interno delle sperimentazioni: 3 --> Nessuna conversione richiesta
Probabilità di fallimento della prova unica: 0.4 --> Nessuna conversione richiesta
FASE 2: valutare la formula
Sostituzione dei valori di input nella formula
Pbinomial = ntrials!*(p^x)*(q^(ntrials-x))/(x!*(ntrials-x)!) --> 7!*(0.6^3)*(0.4^(7-3))/(3!*(7-3)!)
Valutare ... ...
Pbinomial = 0.193536
PASSAGGIO 3: conversione del risultato nell'unità di output
0.193536 --> Nessuna conversione richiesta
RISPOSTA FINALE
0.193536 <-- Distribuzione binomiale
(Calcolo completato in 00.004 secondi)

Titoli di coda

Creato da Suman Ray Pramanik
Istituto indiano di tecnologia (IO ESSO), Kanpur
Suman Ray Pramanik ha creato questa calcolatrice e altre 50+ altre calcolatrici!
Verificato da Akshada Kulkarni
Istituto nazionale di tecnologia dell'informazione (NIIT), Neemrana
Akshada Kulkarni ha verificato questa calcolatrice e altre 900+ altre calcolatrici!

12 Parametri industriali Calcolatrici

Distribuzione binomiale
Partire Distribuzione binomiale = Numero di prove!*(Probabilità di successo della singola prova^Risultati specifici all'interno delle sperimentazioni)*(Probabilità di fallimento della prova unica^(Numero di prove-Risultati specifici all'interno delle sperimentazioni))/(Risultati specifici all'interno delle sperimentazioni!*(Numero di prove-Risultati specifici all'interno delle sperimentazioni)!)
Distribuzione normale
Partire Distribuzione normale = e^(-(Risultati specifici all'interno delle sperimentazioni-Media di distribuzione)^2/(2*Deviazione standard della distribuzione^2))/(Deviazione standard della distribuzione*sqrt(2*pi))
Distribuzione di Poisson
Partire Distribuzione di Poisson = Media di distribuzione^(Risultati specifici all'interno delle sperimentazioni)*e^(-Media di distribuzione)/(Risultati specifici all'interno delle sperimentazioni!)
Fattore di apprendimento
Partire Fattore di apprendimento = (log10(Tempo per l'attività 1)-log10(Tempo per n compiti))/log10(Numero di attività)
Crashing
Partire Pendenza di costo = (Costo dell'incidente-Costo normale)/(Orario normale-Tempo di schianto)
Tasso di svalutazione annuale
Partire Tasso di svalutazione annuale = (Tasso di Rendimento Valuta Estera-Tasso di ritorno USD)/(1+Tasso di ritorno USD)
Errore di previsione
Partire Errore di previsione = Valore osservato al tempo t-Previsione media regolare per il periodo t
Densità di traffico macroscopica
Partire Densità del traffico in vpm = Portata oraria in vph/(media Velocità di viaggio/0.277778)
Dati generali di cucitura
Partire GSD = (Potere dell'uomo*Ore di lavoro)/Bersaglio
Intensità del traffico
Partire Intensità del traffico = Tasso medio di arrivo/Tasso di servizio medio
Punto di riordino
Partire Punto di riordino = Tempi di consegna richiesti+Scorta di sicurezza
Varianza
Partire Varianza = ((Tempo pessimistico-Tempo ottimista)/6)^2

Distribuzione binomiale Formula

Distribuzione binomiale = Numero di prove!*(Probabilità di successo della singola prova^Risultati specifici all'interno delle sperimentazioni)*(Probabilità di fallimento della prova unica^(Numero di prove-Risultati specifici all'interno delle sperimentazioni))/(Risultati specifici all'interno delle sperimentazioni!*(Numero di prove-Risultati specifici all'interno delle sperimentazioni)!)
Pbinomial = ntrials!*(p^x)*(q^(ntrials-x))/(x!*(ntrials-x)!)

Cos'è la distribuzione binomiale?

La distribuzione binomiale può essere pensata semplicemente come la probabilità di un risultato di successo o fallimento in un esperimento o in un sondaggio che viene ripetuto più volte. La distribuzione binomiale è una distribuzione di probabilità che riassume la probabilità che un valore prenda uno dei due valori indipendenti sotto un dato insieme di parametri o ipotesi.

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