Deviazione standard della distribuzione binomiale calcolatrice

✖Numero di prove è il numero totale di ripetizioni di un particolare esperimento casuale, in circostanze simili.ⓘ Numero di prove [N_Trials]			+10% -10%
✖La probabilità di successo è la probabilità che un risultato specifico si verifichi in una singola prova di un numero fisso di prove Bernoulliane indipendenti.ⓘ Probabilità di successo [p]			+10% -10%
✖La probabilità di fallimento nella distribuzione binomiale è la probabilità che un risultato specifico non si verifichi in una singola prova di un numero fisso di prove Bernoulliane indipendenti.ⓘ Probabilità di fallimento nella distribuzione binomiale [q_BD]			+10% -10%

✖La deviazione standard nella distribuzione normale è la radice quadrata dell'aspettativa della deviazione al quadrato della distribuzione normale data in seguito ai dati della media della popolazione o della media campionaria.ⓘ Deviazione standard della distribuzione binomiale [σ]

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Formula

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Deviazione standard della distribuzione binomiale

Formula

`"σ" = sqrt("N"_{"Trials"}*"p"*"q"_{"BD"})`

Esempio

`"1.549193"=sqrt("10"*"0.6"*"0.4")`

Calcolatrice

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Deviazione standard della distribuzione binomiale Soluzione

FASE 0: Riepilogo pre-calcolo

Formula utilizzata

Deviazione standard nella distribuzione normale = sqrt(Numero di prove*Probabilità di successo*Probabilità di fallimento nella distribuzione binomiale)
σ = sqrt(N_Trials*p*q_BD)
Questa formula utilizza 1 Funzioni, 4 Variabili

Funzioni utilizzate

sqrt - Una funzione radice quadrata è una funzione che accetta un numero non negativo come input e restituisce la radice quadrata del numero di input specificato., sqrt(Number)

Variabili utilizzate

Deviazione standard nella distribuzione normale - La deviazione standard nella distribuzione normale è la radice quadrata dell'aspettativa della deviazione al quadrato della distribuzione normale data in seguito ai dati della media della popolazione o della media campionaria.
Numero di prove - Numero di prove è il numero totale di ripetizioni di un particolare esperimento casuale, in circostanze simili.
Probabilità di successo - La probabilità di successo è la probabilità che un risultato specifico si verifichi in una singola prova di un numero fisso di prove Bernoulliane indipendenti.
Probabilità di fallimento nella distribuzione binomiale - La probabilità di fallimento nella distribuzione binomiale è la probabilità che un risultato specifico non si verifichi in una singola prova di un numero fisso di prove Bernoulliane indipendenti.

PASSAGGIO 1: conversione degli ingressi in unità di base

Numero di prove: 10 --> Nessuna conversione richiesta
Probabilità di successo: 0.6 --> Nessuna conversione richiesta
Probabilità di fallimento nella distribuzione binomiale: 0.4 --> Nessuna conversione richiesta

FASE 2: valutare la formula

Sostituzione dei valori di input nella formula

σ = sqrt(N_Trials*p*q_BD) --> sqrt(10*0.6*0.4)

Valutare ... ...

σ = 1.54919333848297

PASSAGGIO 3: conversione del risultato nell'unità di output

1.54919333848297 --> Nessuna conversione richiesta

RISPOSTA FINALE

1.54919333848297 ≈ 1.549193 <-- Deviazione standard nella distribuzione normale

(Calcolo completato in 00.004 secondi)

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Titoli di coda

Creato da Nishan Poojary

Shri Madhwa Vadiraja Institute of Technology and Management (SMVITM), Udupi

Nishan Poojary ha creato questa calcolatrice e altre 500+ altre calcolatrici!

Verificato da Mona Gladys

St Joseph's College (SJC), Bengaluru

Mona Gladys ha verificato questa calcolatrice e altre 1800+ 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

Deviazione standard della distribuzione binomiale Formula

Deviazione standard nella distribuzione normale = sqrt(Numero di prove*Probabilità di successo*Probabilità di fallimento nella distribuzione binomiale)
σ = sqrt(N_Trials*p*q_BD)

Cos'è la distribuzione binomiale?

Una distribuzione binomiale è una distribuzione di probabilità che descrive il numero di risultati positivi in un numero fisso di prove indipendenti. Ogni prova ha solo due possibili esiti, tipicamente etichettati come "successo" e "fallimento". La distribuzione binomiale è definita da due parametri: la probabilità di successo (p) in una singola prova e il numero di prove (n). La probabilità di ottenere esattamente k risultati positivi in n prove è data dalla formula della probabilità binomiale. P(x) = (n scegli x) * (p^x) * ((1-p)^(nx)) È anche una distribuzione di probabilità discreta, ed è usata per modellare il numero di successi in un numero fisso di Prove Bernoulliane con probabilità di successo fissa.

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