Varianza nella distribuzione binomiale Soluzione

FASE 0: Riepilogo pre-calcolo
Formula utilizzata
Varianza dei dati = Numero di prove*Probabilità di successo*(1-Probabilità di successo)
σ2 = NTrials*p*(1-p)
Questa formula utilizza 3 Variabili
Variabili utilizzate
Varianza dei dati - La varianza dei dati è l'aspettativa della deviazione al quadrato della variabile casuale associata ai dati statistici forniti dalla media della popolazione o dalla media del campione.
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.
PASSAGGIO 1: conversione degli ingressi in unità di base
Numero di prove: 10 --> Nessuna conversione richiesta
Probabilità di successo: 0.6 --> Nessuna conversione richiesta
FASE 2: valutare la formula
Sostituzione dei valori di input nella formula
σ2 = NTrials*p*(1-p) --> 10*0.6*(1-0.6)
Valutare ... ...
σ2 = 2.4
PASSAGGIO 3: conversione del risultato nell'unità di output
2.4 --> Nessuna conversione richiesta
RISPOSTA FINALE
2.4 <-- Varianza dei dati
(Calcolo completato in 00.004 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!

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

Varianza nella distribuzione binomiale Formula

Varianza dei dati = Numero di prove*Probabilità di successo*(1-Probabilità di successo)
σ2 = NTrials*p*(1-p)

Cos'è la varianza e l'importanza della varianza in statistica?

La varianza è uno strumento statistico utilizzato per analizzare un dato statistico. La parola Varianza in realtà deriva dalla parola varietà che in termini statistici indica la differenza tra vari punteggi e letture. Fondamentalmente è l'aspettativa della deviazione al quadrato della variabile casuale associata dalla sua media della popolazione o media campionaria. La varianza garantisce l'accuratezza poiché una varianza maggiore è considerata buona rispetto alla varianza bassa o all'assoluta assenza di varianza. La varianza in statistica è importante in quanto in una misurazione ci consente di misurare la dispersione dell'insieme delle variabili attorno alla loro media. Questi insiemi di variabili sono le variabili che vengono misurate o analizzate. La presenza della varianza consente a uno statistico di trarre conclusioni significative dai dati. Il vantaggio della varianza è che tratta tutte le deviazioni dalla media come uguali indipendentemente dalla loro direzione.

Let Others Know
Facebook
Twitter
Reddit
LinkedIn
Email
WhatsApp
Copied!