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Variance de la distribution géométrique Calculatrice

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✖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 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 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 géométrique [σ²]

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Variance de la distribution géométrique Solution

ÉTAPE 0: Résumé du pré-calcul

Formule utilisée

Variation des données = Probabilité d'échec dans la distribution binomiale/(Probabilité de succès^2)
σ² = q_BD/(p^2)
Cette formule utilise 3 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.
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.
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.

ÉTAPE 1: Convertir les entrées en unité de base

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

ÉTAPE 2: Évaluer la formule

Remplacement des valeurs d'entrée dans la formule

σ² = q_BD/(p^2) --> 0.4/(0.6^2)

Évaluer ... ...

σ² = 1.11111111111111

ÉTAPE 3: Convertir le résultat en unité de sortie

1.11111111111111 --> Aucune conversion requise

RÉPONSE FINALE

1.11111111111111 ≈ 1.111111 <-- 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 géométrique

LaTeX Aller Écart type dans la distribution normale = sqrt(Probabilité d'échec dans la distribution binomiale/(Probabilité de succès^2))

Variance de la distribution géométrique

LaTeX Aller Variation des données = Probabilité d'échec dans la distribution binomiale/(Probabilité de succès^2)

Moyenne de la distribution géométrique compte tenu de la probabilité de défaillance

LaTeX Aller Moyenne en distribution normale = 1/(1-Probabilité d'échec dans la distribution binomiale)

Moyenne de distribution géométrique

LaTeX Aller Moyenne en distribution normale = 1/Probabilité de succès

Variance de la distribution géométrique Formule

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Variation des données = Probabilité d'échec dans la distribution binomiale/(Probabilité de succès^2)
σ² = q_BD/(p^2)

Qu'est-ce que la distribution géométrique ?

Une distribution géométrique est une distribution de probabilité pour une variable aléatoire discrète qui décrit le nombre d'essais de Bernoulli (expériences avec seulement deux résultats possibles, comme le succès ou l'échec) qui doivent être menés pour qu'un succès se produise. La probabilité de succès dans chaque essai est notée "p" et est un paramètre de la distribution. La probabilité que le k-ième essai soit le premier succès est donnée par la fonction de masse de probabilité : P(X=k) = ((1-p)^(k-1))*p La distribution géométrique est un cas particulier de la distribution binomiale négative. Il est utilisé pour modéliser le nombre d'échecs avant le premier succès dans une séquence d'essais de Bernoulli.

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