Distribuzione binomiale calcolatrice

✖Il numero di prove è il numero di volte in cui un determinato evento probabilistico viene provato più volte.ⓘ Numero di prove [n_trials]			+10% -10%
✖La Probabilità di Successo della Singola Prova è la possibilità favorevole dell'esito di un determinato evento individuale.ⓘ Probabilità di successo della singola prova [p]			+10% -10%
✖I risultati specifici all'interno delle prove sono il numero di volte in cui un determinato risultato si verifica all'interno di un dato insieme di prove.ⓘ Risultati specifici all'interno delle sperimentazioni [x]			+10% -10%
✖La Probabilità di Fallimento della Prova Singola è la possibilità favorevole che l'esito non si verifichi per un determinato singolo evento.ⓘ Probabilità di fallimento della prova unica [q]			+10% -10%

✖La distribuzione binomiale può essere considerata semplicemente come la probabilità di un esito positivo o negativo in un esperimento o sondaggio ripetuto più volte.ⓘ Distribuzione binomiale [P_binomial]

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Formula

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Distribuzione binomiale

Formula

`"P"_{"binomial"} = "n"_{"trials"}!*("p"^"x")*("q"^("n"_{"trials"}-"x"))/("x"!*("n"_{"trials"}-"x")!)`

Esempio

`"0.193536"="7"!*(("0.6")^"3")*(("0.4")^("7"-"3"))/("3"!*("7"-"3")!)`

Calcolatrice

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Distribuzione binomiale Soluzione

FASE 0: Riepilogo pre-calcolo

Formula utilizzata

Distribuzione binomiale = Numero di prove!*(Probabilità di successo della singola prova^Risultati specifici all'interno delle sperimentazioni)*(Probabilità di fallimento della prova unica^(Numero di prove-Risultati specifici all'interno delle sperimentazioni))/(Risultati specifici all'interno delle sperimentazioni!*(Numero di prove-Risultati specifici all'interno delle sperimentazioni)!)
P_binomial = n_trials!*(p^x)*(q^(n_trials-x))/(x!*(n_trials-x)!)
Questa formula utilizza 5 Variabili

Variabili utilizzate

Distribuzione binomiale - La distribuzione binomiale può essere considerata semplicemente come la probabilità di un esito positivo o negativo in un esperimento o sondaggio ripetuto più volte.
Numero di prove - Il numero di prove è il numero di volte in cui un determinato evento probabilistico viene provato più volte.
Probabilità di successo della singola prova - La Probabilità di Successo della Singola Prova è la possibilità favorevole dell'esito di un determinato evento individuale.
Risultati specifici all'interno delle sperimentazioni - I risultati specifici all'interno delle prove sono il numero di volte in cui un determinato risultato si verifica all'interno di un dato insieme di prove.
Probabilità di fallimento della prova unica - La Probabilità di Fallimento della Prova Singola è la possibilità favorevole che l'esito non si verifichi per un determinato singolo evento.

PASSAGGIO 1: conversione degli ingressi in unità di base

Numero di prove: 7 --> Nessuna conversione richiesta
Probabilità di successo della singola prova: 0.6 --> Nessuna conversione richiesta
Risultati specifici all'interno delle sperimentazioni: 3 --> Nessuna conversione richiesta
Probabilità di fallimento della prova unica: 0.4 --> Nessuna conversione richiesta

FASE 2: valutare la formula

Sostituzione dei valori di input nella formula

P_binomial = n_trials!*(p^x)*(q^(n_trials-x))/(x!*(n_trials-x)!) --> 7!*(0.6^3)*(0.4^(7-3))/(3!*(7-3)!)

Valutare ... ...

P_binomial = 0.193536

PASSAGGIO 3: conversione del risultato nell'unità di output

0.193536 --> Nessuna conversione richiesta

RISPOSTA FINALE

0.193536 <-- Distribuzione binomiale

(Calcolo completato in 00.004 secondi)

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Titoli di coda

Creato da Suman Ray Pramanik

Istituto indiano di tecnologia (IO ESSO), Kanpur

Suman Ray Pramanik ha creato questa calcolatrice e altre 50+ altre calcolatrici!

Verificato da Akshada Kulkarni

Istituto nazionale di tecnologia dell'informazione (NIIT), Neemrana

Akshada Kulkarni ha verificato questa calcolatrice e altre 900+ altre calcolatrici!

< 12 Parametri industriali Calcolatrici

Distribuzione binomiale

Partire Distribuzione binomiale = Numero di prove!*(Probabilità di successo della singola prova^Risultati specifici all'interno delle sperimentazioni)*(Probabilità di fallimento della prova unica^(Numero di prove-Risultati specifici all'interno delle sperimentazioni))/(Risultati specifici all'interno delle sperimentazioni!*(Numero di prove-Risultati specifici all'interno delle sperimentazioni)!)

Distribuzione normale

Partire Distribuzione normale = e^(-(Risultati specifici all'interno delle sperimentazioni-Media di distribuzione)^2/(2*Deviazione standard della distribuzione^2))/(Deviazione standard della distribuzione*sqrt(2*pi))

Distribuzione di Poisson

Partire Distribuzione di Poisson = Media di distribuzione^(Risultati specifici all'interno delle sperimentazioni)*e^(-Media di distribuzione)/(Risultati specifici all'interno delle sperimentazioni!)

Fattore di apprendimento

Partire Fattore di apprendimento = (log10(Tempo per l'attività 1)-log10(Tempo per n compiti))/log10(Numero di attività)

Crashing

Partire Pendenza di costo = (Costo dell'incidente-Costo normale)/(Orario normale-Tempo di schianto)

Tasso di svalutazione annuale

Partire Tasso di svalutazione annuale = (Tasso di Rendimento Valuta Estera-Tasso di ritorno USD)/(1+Tasso di ritorno USD)

Errore di previsione

Partire Errore di previsione = Valore osservato al tempo t-Previsione media regolare per il periodo t

Densità di traffico macroscopica

Partire Densità del traffico in vpm = Portata oraria in vph/(media Velocità di viaggio/0.277778)

Dati generali di cucitura

Partire GSD = (Potere dell'uomo*Ore di lavoro)/Bersaglio

Intensità del traffico

Partire Intensità del traffico = Tasso medio di arrivo/Tasso di servizio medio

Punto di riordino

Partire Punto di riordino = Tempi di consegna richiesti+Scorta di sicurezza

Varianza

Partire Varianza = ((Tempo pessimistico-Tempo ottimista)/6)^2

Distribuzione binomiale Formula

Cos'è la distribuzione binomiale?

La distribuzione binomiale può essere pensata semplicemente come la probabilità di un risultato di successo o fallimento in un esperimento o in un sondaggio che viene ripetuto più volte. La distribuzione binomiale è una distribuzione di probabilità che riassume la probabilità che un valore prenda uno dei due valori indipendenti sotto un dato insieme di parametri o ipotesi.

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