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✖Le nombre d'essais est le nombre total de répétitions d'une expérience aléatoire particulière, dans des circonstances similaires.ⓘ Nombre d'essais [N_Trials]			+10% -10%
✖La probabilité de succès est la probabilité qu'un résultat spécifique se produise dans un seul essai d'un nombre fixe d'essais de Bernoulli indépendants.ⓘ Probabilité de succès [p]			+10% -10%
✖La probabilité d'échec dans la distribution binomiale est la probabilité qu'un résultat spécifique ne se produise pas dans un seul essai parmi un nombre fixe d'essais de Bernoulli indépendants.ⓘ Probabilité d'échec dans la distribution binomiale [q_BD]			+10% -10%

✖La variance des données est l'attente de l'écart carré de la variable aléatoire associée aux données statistiques données par rapport à sa moyenne de population ou à sa moyenne d'échantillon.ⓘ Variance de la distribution binomiale [σ²]

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Variance de la distribution binomiale Solution

ÉTAPE 0: Résumé du pré-calcul

Formule utilisée

Variation des données = Nombre d'essais*Probabilité de succès*Probabilité d'échec dans la distribution binomiale
σ² = N_Trials*p*q_BD
Cette formule utilise 4 Variables

Variables utilisées

Variation des données - La variance des données est l'attente de l'écart carré de la variable aléatoire associée aux données statistiques données par rapport à sa moyenne de population ou à sa moyenne d'échantillon.
Nombre d'essais - Le nombre d'essais est le nombre total de répétitions d'une expérience aléatoire particulière, dans des circonstances similaires.
Probabilité de succès - La probabilité de succès est la probabilité qu'un résultat spécifique se produise dans un seul essai d'un nombre fixe d'essais de Bernoulli indépendants.
Probabilité d'échec dans la distribution binomiale - La probabilité d'échec dans la distribution binomiale est la probabilité qu'un résultat spécifique ne se produise pas dans un seul essai parmi un nombre fixe d'essais de Bernoulli indépendants.

ÉTAPE 1: Convertir les entrées en unité de base

Nombre d'essais: 10 --> Aucune conversion requise
Probabilité de succès: 0.6 --> Aucune conversion requise
Probabilité d'échec dans la distribution binomiale: 0.4 --> Aucune conversion requise

ÉTAPE 2: Évaluer la formule

Remplacement des valeurs d'entrée dans la formule

σ² = N_Trials*p*q_BD --> 10*0.6*0.4

Évaluer ... ...

σ² = 2.4

ÉTAPE 3: Convertir le résultat en unité de sortie

2.4 --> Aucune conversion requise

RÉPONSE FINALE

2.4 <-- Variation des données

(Calcul effectué en 00.004 secondes)

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Crédits

Créé par Nishan Poojary

Institut de technologie et de gestion Shri Madhwa Vadiraja (SMVITM), Udupi

Nishan Poojary a créé cette calculatrice et 500+ autres calculatrices!

Vérifié par Mona Gladys

Collège St Joseph (SJC), Bengaluru

Mona Gladys a validé cette calculatrice et 1800+ autres calculatrices!

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Écart type de la distribution binomiale

LaTeX Aller Écart type dans la distribution normale = sqrt(Nombre d'essais*Probabilité de succès*Probabilité d'échec dans la distribution binomiale)

Moyenne de la distribution binomiale négative

LaTeX Aller Moyenne en distribution normale = (Nombre de succès*Probabilité d'échec dans la distribution binomiale)/Probabilité de succès

Variance de la distribution binomiale

LaTeX Aller Variation des données = Nombre d'essais*Probabilité de succès*Probabilité d'échec dans la distribution binomiale

Moyenne de la distribution binomiale

LaTeX Aller Moyenne en distribution normale = Nombre d'essais*Probabilité de succès

Variance de la distribution binomiale Formule

LaTeX Aller

Variation des données = Nombre d'essais*Probabilité de succès*Probabilité d'échec dans la distribution binomiale
σ² = N_Trials*p*q_BD

Qu'est-ce que la distribution binomiale ?

Une distribution binomiale est une distribution de probabilité qui décrit le nombre de résultats positifs dans un nombre fixe d'essais indépendants. Chaque essai n'a que deux résultats possibles, généralement étiquetés "succès" et "échec". La distribution binomiale est définie par deux paramètres : la probabilité de réussite (p) dans un seul essai et le nombre d'essais (n). La probabilité d'obtenir exactement k résultats positifs dans n essais est donnée par la formule de probabilité binomiale. P(x) = (n choisir x) * (p^x) * ((1-p)^(nx)) C'est aussi une distribution de probabilité discrète, et est utilisée pour modéliser le nombre de succès dans un nombre fixe de Essais de Bernoulli avec probabilité fixe de succès.

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