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द्विपद बंटन का प्रसरण कैलकुलेटर

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✖परीक्षणों की संख्या समान परिस्थितियों में किसी विशेष यादृच्छिक प्रयोग की पुनरावृत्ति की कुल संख्या है।ⓘ परीक्षणों की संख्या [N_Trials]			+10% -10%
✖सफलता की संभावना एक निश्चित संख्या में स्वतंत्र बर्नौली परीक्षणों के एकल परीक्षण में होने वाले एक विशिष्ट परिणाम की संभावना है।ⓘ सफलता की संभावना [p]			+10% -10%
✖द्विपद वितरण में विफलता की संभावना स्वतंत्र बर्नौली परीक्षणों की एक निश्चित संख्या के एकल परीक्षण में एक विशिष्ट परिणाम नहीं होने की संभावना है।ⓘ द्विपद वितरण में विफलता की संभावना [q_BD]			+10% -10%

✖डेटा का प्रसरण, दिए गए सांख्यिकीय डेटा से जुड़े यादृच्छिक चर के जनसंख्या माध्य या नमूना माध्य से वर्ग विचलन की अपेक्षा है।ⓘ द्विपद बंटन का प्रसरण [σ²]

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द्विपद बंटन का प्रसरण उपाय

चरण 0: पूर्व-गणना सारांश

प्रयुक्त सूत्र

डेटा का भिन्नता = परीक्षणों की संख्या*सफलता की संभावना*द्विपद वितरण में विफलता की संभावना
σ² = N_Trials*p*q_BD
यह सूत्र 4 वेरिएबल का उपयोग करता है

चर

डेटा का भिन्नता - डेटा का प्रसरण, दिए गए सांख्यिकीय डेटा से जुड़े यादृच्छिक चर के जनसंख्या माध्य या नमूना माध्य से वर्ग विचलन की अपेक्षा है।
परीक्षणों की संख्या - परीक्षणों की संख्या समान परिस्थितियों में किसी विशेष यादृच्छिक प्रयोग की पुनरावृत्ति की कुल संख्या है।
सफलता की संभावना - सफलता की संभावना एक निश्चित संख्या में स्वतंत्र बर्नौली परीक्षणों के एकल परीक्षण में होने वाले एक विशिष्ट परिणाम की संभावना है।
द्विपद वितरण में विफलता की संभावना - द्विपद वितरण में विफलता की संभावना स्वतंत्र बर्नौली परीक्षणों की एक निश्चित संख्या के एकल परीक्षण में एक विशिष्ट परिणाम नहीं होने की संभावना है।

चरण 1: इनपुट को आधार इकाई में बदलें

परीक्षणों की संख्या: 10 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है
सफलता की संभावना: 0.6 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है
द्विपद वितरण में विफलता की संभावना: 0.4 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है

चरण 2: फॉर्मूला का मूल्यांकन करें

फॉर्मूला में इनपुट वैल्यू को तैयार करना

σ² = N_Trials*p*q_BD --> 10*0.6*0.4

मूल्यांकन हो रहा है ... ...

σ² = 2.4

चरण 3: परिणाम को आउटपुट की इकाई में बदलें

2.4 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है

आख़री जवाब

2.4 <-- डेटा का भिन्नता

(गणना 00.004 सेकंड में पूरी हुई)

आप यहाँ हैं -

होम » गणित » संभाव्यता और वितरण » वितरण » द्विपद वितरण » द्विपद बंटन का प्रसरण

क्रेडिट

के द्वारा बनाई गई निशां पूजारी

श्री माधव वदिराजा प्रौद्योगिकी और प्रबंधन संस्थान (SMVITM), उडुपी

निशां पूजारी ने इस कैलकुलेटर और 500+ अधिक कैलकुलेटर को बनाए है!

के द्वारा सत्यापित मोना ग्लेडिस

सेंट जोसेफ कॉलेज (एसजेसी), बेंगलुरु

मोना ग्लेडिस ने इस कैलकुलेटर और 1800+ को अधिक कैलकुलेटर से सत्यापित किया है!

< द्विपद वितरण कैलक्युलेटर्स

द्विपद वितरण का मानक विचलन

LaTeX जाओ सामान्य वितरण में मानक विचलन = sqrt(परीक्षणों की संख्या*सफलता की संभावना*द्विपद वितरण में विफलता की संभावना)

नकारात्मक द्विपद बंटन का माध्य

LaTeX जाओ सामान्य वितरण में मतलब = (सफलता की संख्या*द्विपद वितरण में विफलता की संभावना)/सफलता की संभावना

द्विपद बंटन का प्रसरण

LaTeX जाओ डेटा का भिन्नता = परीक्षणों की संख्या*सफलता की संभावना*द्विपद वितरण में विफलता की संभावना

द्विपद वितरण का मतलब

LaTeX जाओ सामान्य वितरण में मतलब = परीक्षणों की संख्या*सफलता की संभावना

और देखें >>

द्विपद बंटन का प्रसरण सूत्र

LaTeX जाओ

डेटा का भिन्नता = परीक्षणों की संख्या*सफलता की संभावना*द्विपद वितरण में विफलता की संभावना
σ² = N_Trials*p*q_BD

द्विपद वितरण क्या है?

एक द्विपद बंटन एक प्रायिकता बंटन है जो निश्चित संख्या में स्वतंत्र परीक्षणों में सफल परिणामों की संख्या का वर्णन करता है। प्रत्येक परीक्षण के केवल दो संभावित परिणाम होते हैं, जिन्हें आमतौर पर "सफलता" और "विफलता" के रूप में लेबल किया जाता है। द्विपद वितरण को दो मापदंडों द्वारा परिभाषित किया गया है: एक परीक्षण में सफलता की संभावना (पी), और परीक्षणों की संख्या (एन)। n परीक्षणों में बिल्कुल k सफल परिणाम प्राप्त करने की प्रायिकता द्विपद संभाव्यता सूत्र द्वारा दी गई है। P(x) = (n चुनें x) * (p^x) * ((1-p)^(nx)) यह एक असतत संभाव्यता वितरण भी है, और एक निश्चित संख्या में सफलताओं की संख्या को मॉडल करने के लिए उपयोग किया जाता है Bernoulli सफलता की एक निश्चित संभावना के साथ परीक्षण करता है।

द्विपद बंटन का प्रसरण की गणना कैसे करें?

द्विपद बंटन का प्रसरण के लिए ऑनलाइन कैलकुलेटर पर, कृपया परीक्षणों की संख्या (N_Trials), परीक्षणों की संख्या समान परिस्थितियों में किसी विशेष यादृच्छिक प्रयोग की पुनरावृत्ति की कुल संख्या है। के रूप में, सफलता की संभावना (p), सफलता की संभावना एक निश्चित संख्या में स्वतंत्र बर्नौली परीक्षणों के एकल परीक्षण में होने वाले एक विशिष्ट परिणाम की संभावना है। के रूप में & द्विपद वितरण में विफलता की संभावना (q_BD), द्विपद वितरण में विफलता की संभावना स्वतंत्र बर्नौली परीक्षणों की एक निश्चित संख्या के एकल परीक्षण में एक विशिष्ट परिणाम नहीं होने की संभावना है। के रूप में डालें। कृपया द्विपद बंटन का प्रसरण गणना को पूर्ण करने के लिए कैलकुलेट बटन का उपयोग करें।

द्विपद बंटन का प्रसरण गणना

द्विपद बंटन का प्रसरण कैलकुलेटर, डेटा का भिन्नता की गणना करने के लिए Variance of Data = परीक्षणों की संख्या*सफलता की संभावना*द्विपद वितरण में विफलता की संभावना का उपयोग करता है। द्विपद बंटन का प्रसरण σ² को द्विपद वितरण सूत्र के भिन्नता को यादृच्छिक चर के वर्ग विचलन की अपेक्षा के रूप में परिभाषित किया गया है जो द्विपद वितरण का अनुसरण करता है, इसके माध्य से। के रूप में परिभाषित किया गया है। यहाँ द्विपद बंटन का प्रसरण गणना को संख्या में समझा जा सकता है - 2.4 = 10*0.6*0.4. आप और अधिक द्विपद बंटन का प्रसरण उदाहरण यहाँ देख सकते हैं -

FAQ

द्विपद बंटन का प्रसरण क्या है?

द्विपद बंटन का प्रसरण द्विपद वितरण सूत्र के भिन्नता को यादृच्छिक चर के वर्ग विचलन की अपेक्षा के रूप में परिभाषित किया गया है जो द्विपद वितरण का अनुसरण करता है, इसके माध्य से। है और इसे σ² = N_Trials*p*q_BD या Variance of Data = परीक्षणों की संख्या*सफलता की संभावना*द्विपद वितरण में विफलता की संभावना के रूप में दर्शाया जाता है।

द्विपद बंटन का प्रसरण की गणना कैसे करें?

द्विपद बंटन का प्रसरण को द्विपद वितरण सूत्र के भिन्नता को यादृच्छिक चर के वर्ग विचलन की अपेक्षा के रूप में परिभाषित किया गया है जो द्विपद वितरण का अनुसरण करता है, इसके माध्य से। Variance of Data = परीक्षणों की संख्या*सफलता की संभावना*द्विपद वितरण में विफलता की संभावना σ² = N_Trials*p*q_BD के रूप में परिभाषित किया गया है। द्विपद बंटन का प्रसरण की गणना करने के लिए, आपको परीक्षणों की संख्या (N_Trials), सफलता की संभावना (p) & द्विपद वितरण में विफलता की संभावना (q_BD) की आवश्यकता है। हमारे टूल के द्वारा, आपको परीक्षणों की संख्या समान परिस्थितियों में किसी विशेष यादृच्छिक प्रयोग की पुनरावृत्ति की कुल संख्या है।, सफलता की संभावना एक निश्चित संख्या में स्वतंत्र बर्नौली परीक्षणों के एकल परीक्षण में होने वाले एक विशिष्ट परिणाम की संभावना है। & द्विपद वितरण में विफलता की संभावना स्वतंत्र बर्नौली परीक्षणों की एक निश्चित संख्या के एकल परीक्षण में एक विशिष्ट परिणाम नहीं होने की संभावना है। के लिए संबंधित मान दर्ज करने और कैलकुलेट बटन को क्लिक करने की आवश्यकता है।

डेटा का भिन्नता की गणना करने के कितने तरीके हैं?

डेटा का भिन्नता परीक्षणों की संख्या (N_Trials), सफलता की संभावना (p) & द्विपद वितरण में विफलता की संभावना (q_BD) का उपयोग करता है। हम गणना करने के 2 अन्य तरीकों का उपयोग कर सकते हैं, जो इस प्रकार हैं -

डेटा का भिन्नता = (सफलता की संख्या*द्विपद वितरण में विफलता की संभावना)/(सफलता की संभावना^2)
डेटा का भिन्नता = परीक्षणों की संख्या*सफलता की संभावना*(1-सफलता की संभावना)

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