Gemiddelde van geometrische verdeling gegeven faalkans Rekenmachine

✖De waarschijnlijkheid van falen in de binominale verdeling is de waarschijnlijkheid dat een specifieke uitkomst niet optreedt in een enkele proef van een vast aantal onafhankelijke Bernoulli-proeven.ⓘ Kans op falen in de binominale verdeling [q_BD]

+10%

-10%

✖Gemiddelde in normale verdeling is het gemiddelde van de individuele waarden in de gegeven statistische gegevens die de normale verdeling volgen.ⓘ Gemiddelde van geometrische verdeling gegeven faalkans [μ]

⎘ Kopiëren

👎

Formule

✖

Gemiddelde van geometrische verdeling gegeven faalkans

Formule

`"μ" = 1/(1-"q"_{"BD"})`

Voorbeeld

`"1.666667"=1/(1-"0.4")`

Rekenmachine

LaTeX

Reset

👍

Downloaden Distributie Formules Pdf PDF Image

Gemiddelde van geometrische verdeling gegeven faalkans Oplossing

STAP 0: Samenvatting voorberekening

Formule gebruikt

Gemiddelde in normale verdeling = 1/(1-Kans op falen in de binominale verdeling)
μ = 1/(1-q_BD)
Deze formule gebruikt 2 Variabelen

Variabelen gebruikt

Gemiddelde in normale verdeling - Gemiddelde in normale verdeling is het gemiddelde van de individuele waarden in de gegeven statistische gegevens die de normale verdeling volgen.
Kans op falen in de binominale verdeling - De waarschijnlijkheid van falen in de binominale verdeling is de waarschijnlijkheid dat een specifieke uitkomst niet optreedt in een enkele proef van een vast aantal onafhankelijke Bernoulli-proeven.

STAP 1: converteer ingang (en) naar basiseenheid

Kans op falen in de binominale verdeling: 0.4 --> Geen conversie vereist

STAP 2: Evalueer de formule

Invoerwaarden in formule vervangen

μ = 1/(1-q_BD) --> 1/(1-0.4)

Evalueren ... ...

μ = 1.66666666666667

STAP 3: converteer het resultaat naar de eenheid van de uitvoer

1.66666666666667 --> Geen conversie vereist

DEFINITIEVE ANTWOORD

1.66666666666667 ≈ 1.666667 <-- Gemiddelde in normale verdeling

(Berekening voltooid in 00.004 seconden)

Je bevindt je hier -

Huis » Wiskunde » Waarschijnlijkheid en verdeling » Distributie » Geometrische verdeling » Gemiddelde van geometrische verdeling gegeven faalkans

Credits

Gemaakt door Nishan Poojary

Shri Madhwa Vadiraja Instituut voor Technologie en Management (SMVITM), Udupi

Nishan Poojary heeft deze rekenmachine gemaakt en nog 500+ meer rekenmachines!

Geverifieërd door Mona Gladys

St Joseph's College (SJC), Bengaluru

Mona Gladys heeft deze rekenmachine geverifieerd en nog 1800+ rekenmachines!

< 6 Geometrische verdeling Rekenmachines

Geometrische distributie

Gaan Geometrische kansverdelingsfunctie = Kans op succes in binomiale verdeling*Waarschijnlijkheid van mislukking^(Aantal onafhankelijke Bernoulli-onderzoeken)

Standaarddeviatie van geometrische verdeling

Gaan Standaarddeviatie in normale verdeling = sqrt(Kans op falen in de binominale verdeling/(Kans op succes^2))

Variantie van geometrische verdeling

Gaan Variantie van gegevens = Kans op falen in de binominale verdeling/(Kans op succes^2)

Variantie in geometrische verdeling

Gaan Variantie van gegevens = (1-Kans op succes)/(Kans op succes^2)

Gemiddelde van geometrische verdeling gegeven faalkans

Gaan Gemiddelde in normale verdeling = 1/(1-Kans op falen in de binominale verdeling)

Gemiddelde van geometrische verdeling

Gaan Gemiddelde in normale verdeling = 1/Kans op succes

Gemiddelde van geometrische verdeling gegeven faalkans Formule

Gemiddelde in normale verdeling = 1/(1-Kans op falen in de binominale verdeling)
μ = 1/(1-q_BD)

Wat is geometrische verdeling?

Een geometrische verdeling is een kansverdeling voor een discrete willekeurige variabele die het aantal Bernoulli-proeven beschrijft (experimenten met slechts twee mogelijke uitkomsten, zoals slagen of mislukken) die moeten worden uitgevoerd om succes te hebben. De kans op succes in elke proef wordt aangeduid als "p" en is een parameter van de verdeling. De waarschijnlijkheid dat de k-de poging het eerste succes is, wordt gegeven door de kansmassafunctie: P(X=k) = ((1-p)^(k-1))*p De geometrische verdeling is een speciaal geval van de negatieve binominale verdeling. Het wordt gebruikt bij het modelleren van het aantal mislukkingen vóór het eerste succes in een reeks Bernoulli-onderzoeken.

Huis

VRIJ PDF's

🔍 Zoeken

Categorieën

Let Others Know

✖

Facebook

Twitter

Copied!