Deviazione standard della distribuzione geometrica Soluzione

FASE 0: Riepilogo pre-calcolo
Formula utilizzata
Deviazione standard nella distribuzione normale = sqrt(Probabilità di fallimento nella distribuzione binomiale/(Probabilità di successo^2))
σ = sqrt(qBD/(p^2))
Questa formula utilizza 1 Funzioni, 3 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.
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.
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.
PASSAGGIO 1: conversione degli ingressi in unità di base
Probabilità di fallimento nella distribuzione binomiale: 0.4 --> Nessuna conversione richiesta
Probabilità di successo: 0.6 --> Nessuna conversione richiesta
FASE 2: valutare la formula
Sostituzione dei valori di input nella formula
σ = sqrt(qBD/(p^2)) --> sqrt(0.4/(0.6^2))
Valutare ... ...
σ = 1.05409255338946
PASSAGGIO 3: conversione del risultato nell'unità di output
1.05409255338946 --> Nessuna conversione richiesta
RISPOSTA FINALE
1.05409255338946 1.054093 <-- Deviazione standard nella distribuzione normale
(Calcolo completato in 00.020 secondi)

Titoli di coda

Creator Image
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!
Verifier Image
Verificato da Mona Gladys
St Joseph's College (SJC), Bengaluru
Mona Gladys ha verificato questa calcolatrice e altre 1800+ altre calcolatrici!

6 Distribuzione geometrica Calcolatrici

Distribuzione geometrica
​ Partire Funzione di distribuzione di probabilità geometrica = Probabilità di successo nella distribuzione binomiale*Probabilità di fallimento^(Numero di prove Bernoulli indipendenti)
Deviazione standard della distribuzione geometrica
​ Partire Deviazione standard nella distribuzione normale = sqrt(Probabilità di fallimento nella distribuzione binomiale/(Probabilità di successo^2))
Varianza della distribuzione geometrica
​ Partire Varianza dei dati = Probabilità di fallimento nella distribuzione binomiale/(Probabilità di successo^2)
Varianza nella distribuzione geometrica
​ Partire Varianza dei dati = (1-Probabilità di successo)/(Probabilità di successo^2)
Media della distribuzione geometrica data la probabilità di fallimento
​ Partire Media nella distribuzione normale = 1/(1-Probabilità di fallimento nella distribuzione binomiale)
Media della distribuzione geometrica
​ Partire Media nella distribuzione normale = 1/Probabilità di successo

Deviazione standard della distribuzione geometrica Formula

Deviazione standard nella distribuzione normale = sqrt(Probabilità di fallimento nella distribuzione binomiale/(Probabilità di successo^2))
σ = sqrt(qBD/(p^2))

Cos'è la distribuzione geometrica?

Una distribuzione geometrica è una distribuzione di probabilità per una variabile casuale discreta che descrive il numero di prove di Bernoulli (esperimenti con solo due possibili esiti, come il successo o il fallimento) che devono essere condotte affinché si verifichi un successo. La probabilità di successo in ogni prova è indicata con "p" ed è un parametro della distribuzione. La probabilità che la k-esima prova sia la prima riuscita è data dalla funzione di massa di probabilità: P(X=k) = ((1-p)^(k-1))*p La distribuzione geometrica è un caso speciale di la distribuzione binomiale negativa. Viene utilizzato per modellare il numero di fallimenti prima del primo successo in una sequenza di prove di Bernoulli.

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