Среднее значение гипергеометрического распределения Решение

ШАГ 0: Сводка предварительного расчета
Используемая формула
Среднее в нормальном распределении = (Размер образца*Число успеха)/(Численность населения)
μ = (n*NSuccess)/(N)
В этой формуле используются 4 Переменные
Используемые переменные
Среднее в нормальном распределении - Среднее значение в нормальном распределении — это среднее значение отдельных значений в данных статистических данных, которое соответствует нормальному распределению.
Размер образца - Размер выборки — это общее количество лиц, присутствующих в конкретной выборке, взятой из данной исследуемой совокупности.
Число успеха - Число успешных испытаний — это количество раз, когда конкретный исход, установленный как успешный, происходит в фиксированном количестве независимых испытаний Бернулли.
Численность населения - Размер популяции — это общее количество особей, присутствующих в данной исследуемой популяции.
ШАГ 1. Преобразование входов в базовый блок
Размер образца: 65 --> Конверсия не требуется
Число успеха: 5 --> Конверсия не требуется
Численность населения: 100 --> Конверсия не требуется
ШАГ 2: Оцените формулу
Подстановка входных значений в формулу
μ = (n*NSuccess)/(N) --> (65*5)/(100)
Оценка ... ...
μ = 3.25
ШАГ 3: Преобразуйте результат в единицу вывода
3.25 --> Конверсия не требуется
ОКОНЧАТЕЛЬНЫЙ ОТВЕТ
3.25 <-- Среднее в нормальном распределении
(Расчет завершен через 00.004 секунд)

Кредиты

Creator Image
Сделано Нишан Пуджари
Институт технологий и менеджмента Шри Мадхвы Вадираджи (SMVITM), Удупи
Нишан Пуджари создал этот калькулятор и еще 500+!
Verifier Image
Проверено Мона Глэдис
Колледж Святого Иосифа (SJC), Бангалор
Мона Глэдис проверил этот калькулятор и еще 1800+!

4 Гипергеометрическое распределение Калькуляторы

Гипергеометрическое распределение
​ Идти Гипергеометрическая функция распределения вероятностей = (C(Количество элементов в выборке,Количество успехов в выборке)*C(Количество элементов в популяции-Количество элементов в выборке,Количество успехов в популяции-Количество успехов в выборке))/(C(Количество элементов в популяции,Количество успехов в популяции))
Стандартное отклонение гипергеометрического распределения
​ Идти Стандартное отклонение в нормальном распределении = sqrt((Размер образца*Число успеха*(Численность населения-Число успеха)*(Численность населения-Размер образца))/((Численность населения^2)*(Численность населения-1)))
Дисперсия гипергеометрического распределения
​ Идти Отклонение данных = (Размер образца*Число успеха*(Численность населения-Число успеха)*(Численность населения-Размер образца))/((Численность населения^2)*(Численность населения-1))
Среднее значение гипергеометрического распределения
​ Идти Среднее в нормальном распределении = (Размер образца*Число успеха)/(Численность населения)

Среднее значение гипергеометрического распределения формула

Среднее в нормальном распределении = (Размер образца*Число успеха)/(Численность населения)
μ = (n*NSuccess)/(N)

Что такое гипергеометрическое распределение?

Гипергеометрическое распределение — это дискретное распределение вероятностей, которое описывает количество успешных результатов в фиксированном числе испытаний Бернулли (т. е. испытаний только с двумя возможными исходами: успех или неудача) без замены. Функция массы вероятности (PMF) гипергеометрического распределения определяется как: P(X = x) = (C(K,x) * C(NK,nx)) / C(N,n) Гипергеометрическое распределение используется для смоделируйте вероятность наблюдения определенного количества «успехов» в фиксированном количестве розыгрышей из конечной совокупности, где вероятность успеха меняется при каждом розыгрыше. Он используется во многих областях, таких как генетика, контроль качества и проверка выборки, когда образец берется без замены.

Let Others Know
Facebook
Twitter
Reddit
LinkedIn
Email
WhatsApp
Copied!