Стандартное отклонение геометрического распределения Решение

ШАГ 0: Сводка предварительного расчета
Используемая формула
Стандартное отклонение в нормальном распределении = sqrt(Вероятность неудачи при биномиальном распределении/(Вероятность успеха^2))
σ = sqrt(qBD/(p^2))
В этой формуле используются 1 Функции, 3 Переменные
Используемые функции
sqrt - Функция извлечения квадратного корня — это функция, которая принимает на вход неотрицательное число и возвращает квадратный корень из заданного входного числа., sqrt(Number)
Используемые переменные
Стандартное отклонение в нормальном распределении - Стандартное отклонение в нормальном распределении — это квадратный корень из ожидаемого квадрата отклонения заданного нормального распределения после получения данных от его среднего значения по совокупности или выборочного среднего.
Вероятность неудачи при биномиальном распределении - Вероятность неудачи при биномиальном распределении — это вероятность того, что конкретный результат не произойдет ни в одном испытании из фиксированного числа независимых испытаний Бернулли.
Вероятность успеха - Вероятность успеха — это вероятность того, что конкретный исход произойдет в одном испытании из фиксированного числа независимых испытаний Бернулли.
ШАГ 1. Преобразование входов в базовый блок
Вероятность неудачи при биномиальном распределении: 0.4 --> Конверсия не требуется
Вероятность успеха: 0.6 --> Конверсия не требуется
ШАГ 2: Оцените формулу
Подстановка входных значений в формулу
σ = sqrt(qBD/(p^2)) --> sqrt(0.4/(0.6^2))
Оценка ... ...
σ = 1.05409255338946
ШАГ 3: Преобразуйте результат в единицу вывода
1.05409255338946 --> Конверсия не требуется
ОКОНЧАТЕЛЬНЫЙ ОТВЕТ
1.05409255338946 1.054093 <-- Стандартное отклонение 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+!

6 Геометрическое распределение Калькуляторы

Геометрическое распределение
​ Идти Геометрическая функция распределения вероятностей = Вероятность успеха при биномиальном распределении*Вероятность неудачи^(Количество независимых испытаний Бернулли)
Стандартное отклонение геометрического распределения
​ Идти Стандартное отклонение в нормальном распределении = sqrt(Вероятность неудачи при биномиальном распределении/(Вероятность успеха^2))
Дисперсия геометрического распределения
​ Идти Отклонение данных = Вероятность неудачи при биномиальном распределении/(Вероятность успеха^2)
Дисперсия в геометрическом распределении
​ Идти Отклонение данных = (1-Вероятность успеха)/(Вероятность успеха^2)
Среднее геометрического распределения с учетом вероятности отказа
​ Идти Среднее в нормальном распределении = 1/(1-Вероятность неудачи при биномиальном распределении)
Среднее геометрического распределения
​ Идти Среднее в нормальном распределении = 1/Вероятность успеха

Стандартное отклонение геометрического распределения формула

Стандартное отклонение в нормальном распределении = sqrt(Вероятность неудачи при биномиальном распределении/(Вероятность успеха^2))
σ = sqrt(qBD/(p^2))

Что такое геометрическое распределение?

Геометрическое распределение — это распределение вероятностей для дискретной случайной величины, которое описывает количество испытаний Бернулли (экспериментов только с двумя возможными исходами, такими как успех или неудача), которые необходимо провести, чтобы добиться успеха. Вероятность успеха в каждом испытании обозначается как «p» и является параметром распределения. Вероятность того, что k-е испытание окажется первым успешным, определяется функцией массы вероятности: P(X=k) = ((1-p)^(k-1))*p Геометрическое распределение является частным случаем отрицательное биномиальное распределение. Он используется при моделировании количества неудач до первого успеха в последовательности испытаний Бернулли.

Let Others Know
Facebook
Twitter
Reddit
LinkedIn
Email
WhatsApp
Copied!