Distribuzione di probabilità binomiale calcolatrice

✖Il numero totale di prove è il numero totale di ripetizioni di un particolare esperimento casuale, in circostanze simili.ⓘ Numero totale di prove [n_{Total Trials}]			+10% -10%
✖Il numero di prove riuscite è il numero richiesto di successi di un particolare evento in più round di un esperimento casuale che segue una distribuzione binomiale.ⓘ Numero di prove riuscite [r]			+10% -10%
✖La probabilità di successo nella distribuzione binomiale è la probabilità di vincere un evento.ⓘ Probabilità di successo nella distribuzione binomiale [p_BD]			+10% -10%
✖La probabilità di fallimento è la probabilità di perdere un evento.ⓘ Probabilità di fallimento [q]			+10% -10%

✖La probabilità binomiale è la frazione del numero di volte in cui un particolare evento è stato completato con successo in più round di un esperimento casuale che segue la distribuzione binomiale.ⓘ Distribuzione di probabilità binomiale [P_Binomial]

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Formula

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Distribuzione di probabilità binomiale

Formula

`"P"_{"Binomial"} = (C("n"_{"Total Trials"},"r"))*"p"_{"BD"}^"r"*"q"^("n"_{"Total Trials"}-"r")`

Esempio

`"0.00027"=(C("20","4"))*("0.6")^"4"*("0.4")^("20"-"4")`

Calcolatrice

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Distribuzione di probabilità binomiale Soluzione

FASE 0: Riepilogo pre-calcolo

Formula utilizzata

Probabilità binomiale = (C(Numero totale di prove,Numero di prove riuscite))*Probabilità di successo nella distribuzione binomiale^Numero di prove riuscite*Probabilità di fallimento^(Numero totale di prove-Numero di prove riuscite)
P_Binomial = (C(n_{Total Trials},r))*p_BD^r*q^(n_{Total Trials}-r)
Questa formula utilizza 1 Funzioni, 5 Variabili

Funzioni utilizzate

C - In combinatoria, il coefficiente binomiale è un modo per rappresentare il numero di modi per scegliere un sottoinsieme di oggetti da un insieme più ampio. È noto anche come strumento "n scegli k"., C(n,k)

Variabili utilizzate

Probabilità binomiale - La probabilità binomiale è la frazione del numero di volte in cui un particolare evento è stato completato con successo in più round di un esperimento casuale che segue la distribuzione binomiale.
Numero totale di prove - Il numero totale di prove è il numero totale di ripetizioni di un particolare esperimento casuale, in circostanze simili.
Numero di prove riuscite - Il numero di prove riuscite è il numero richiesto di successi di un particolare evento in più round di un esperimento casuale che segue una distribuzione binomiale.
Probabilità di successo nella distribuzione binomiale - La probabilità di successo nella distribuzione binomiale è la probabilità di vincere un evento.
Probabilità di fallimento - La probabilità di fallimento è la probabilità di perdere un evento.

PASSAGGIO 1: conversione degli ingressi in unità di base

Numero totale di prove: 20 --> Nessuna conversione richiesta
Numero di prove riuscite: 4 --> Nessuna conversione richiesta
Probabilità di successo nella distribuzione binomiale: 0.6 --> Nessuna conversione richiesta
Probabilità di fallimento: 0.4 --> Nessuna conversione richiesta

FASE 2: valutare la formula

Sostituzione dei valori di input nella formula

P_Binomial = (C(n_{Total Trials},r))*p_BD^r*q^(n_{Total Trials}-r) --> (C(20,4))*0.6^4*0.4^(20-4)

Valutare ... ...

P_Binomial = 0.000269686150476595

PASSAGGIO 3: conversione del risultato nell'unità di output

0.000269686150476595 --> Nessuna conversione richiesta

RISPOSTA FINALE

0.000269686150476595 ≈ 0.00027 <-- Probabilità binomiale

(Calcolo completato in 00.020 secondi)

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Titoli di coda

Creato da Team Softusvista

Ufficio Softusvista (Pune), India

Team Softusvista ha creato questa calcolatrice e altre 600+ altre calcolatrici!

Verificato da Himanshi Sharma

Istituto di tecnologia Bhilai (PO), Raipur

Himanshi Sharma ha verificato questa calcolatrice e altre 800+ altre calcolatrici!

< 8 Distribuzione binomiale Calcolatrici

Distribuzione di probabilità binomiale

Partire Probabilità binomiale = (C(Numero totale di prove,Numero di prove riuscite))*Probabilità di successo nella distribuzione binomiale^Numero di prove riuscite*Probabilità di fallimento^(Numero totale di prove-Numero di prove riuscite)

Deviazione standard della distribuzione binomiale negativa

Partire Deviazione standard nella distribuzione normale = sqrt(Numero di successo*Probabilità di fallimento nella distribuzione binomiale)/Probabilità di successo

Deviazione standard della distribuzione binomiale

Partire Deviazione standard nella distribuzione normale = sqrt(Numero di prove*Probabilità di successo*Probabilità di fallimento nella distribuzione binomiale)

Media della distribuzione binomiale negativa

Partire Media nella distribuzione normale = (Numero di successo*Probabilità di fallimento nella distribuzione binomiale)/Probabilità di successo

Varianza della distribuzione binomiale negativa

Partire Varianza dei dati = (Numero di successo*Probabilità di fallimento nella distribuzione binomiale)/(Probabilità di successo^2)

Varianza della distribuzione binomiale

Partire Varianza dei dati = Numero di prove*Probabilità di successo*Probabilità di fallimento nella distribuzione binomiale

Varianza nella distribuzione binomiale

Partire Varianza dei dati = Numero di prove*Probabilità di successo*(1-Probabilità di successo)

Media della distribuzione binomiale

Partire Media nella distribuzione normale = Numero di prove*Probabilità di successo

Distribuzione di probabilità binomiale Formula

Cos'è la probabilità?

In matematica, la teoria della probabilità è lo studio delle possibilità. Nella vita reale, prevediamo possibilità a seconda della situazione. Ma la teoria della probabilità sta portando un fondamento matematico al concetto di probabilità. Ad esempio, se una scatola contiene 10 palline che includono 7 palline nere e 3 palline rosse e una pallina scelta a caso. Quindi la probabilità di ottenere la palla rossa è 3/10 e la probabilità di ottenere la palla nera è 7/10. Quando si arriva alle statistiche, la probabilità è come la spina dorsale delle statistiche. Ha un'ampia applicazione nel processo decisionale, nella scienza dei dati, negli studi sulle tendenze aziendali, ecc.

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