Distribuzione di probabilità binomiale Soluzione

FASE 0: Riepilogo pre-calcolo
Formula utilizzata
Probabilità binomiale = (C(Numero totale di prove,Numero di prove riuscite))*Probabilità di successo nella distribuzione binomiale^Numero di prove riuscite*Probabilità di fallimento^(Numero totale di prove-Numero di prove riuscite)
PBinomial = (C(nTotal Trials,r))*pBD^r*q^(nTotal Trials-r)
Questa formula utilizza 1 Funzioni, 5 Variabili
Funzioni utilizzate
C - In combinatoria, il coefficiente binomiale è un modo per rappresentare il numero di modi per scegliere un sottoinsieme di oggetti da un insieme più ampio. È anche noto come strumento "n scegli k"., C(n,k)
Variabili utilizzate
Probabilità binomiale - La probabilità binomiale è la frazione del numero di volte in cui un particolare evento è stato completato con successo in più round di un esperimento casuale che segue la distribuzione binomiale.
Numero totale di prove - Il numero totale di prove è il numero totale di ripetizioni di un particolare esperimento casuale, in circostanze simili.
Numero di prove riuscite - Il numero di prove riuscite è il numero richiesto di successi di un particolare evento in più round di un esperimento casuale che segue una distribuzione binomiale.
Probabilità di successo nella distribuzione binomiale - La probabilità di successo nella distribuzione binomiale è la probabilità di vincere un evento.
Probabilità di fallimento - La probabilità di fallimento è la probabilità di perdere un evento.
PASSAGGIO 1: conversione degli ingressi in unità di base
Numero totale di prove: 20 --> Nessuna conversione richiesta
Numero di prove riuscite: 4 --> Nessuna conversione richiesta
Probabilità di successo nella distribuzione binomiale: 0.6 --> Nessuna conversione richiesta
Probabilità di fallimento: 0.4 --> Nessuna conversione richiesta
FASE 2: valutare la formula
Sostituzione dei valori di input nella formula
PBinomial = (C(nTotal Trials,r))*pBD^r*q^(nTotal Trials-r) --> (C(20,4))*0.6^4*0.4^(20-4)
Valutare ... ...
PBinomial = 0.000269686150476595
PASSAGGIO 3: conversione del risultato nell'unità di output
0.000269686150476595 --> Nessuna conversione richiesta
RISPOSTA FINALE
0.000269686150476595 0.00027 <-- Probabilità binomiale
(Calcolo completato in 00.004 secondi)

Titoli di coda

Creator Image
Creato da Team Softusvista
Ufficio Softusvista (Pune), India
Team Softusvista ha creato questa calcolatrice e altre 600+ altre calcolatrici!
Verifier Image
Verificato da Himanshi Sharma
Istituto di tecnologia Bhilai (PO), Raipur
Himanshi Sharma ha verificato questa calcolatrice e altre 800+ altre calcolatrici!

Distribuzione binomiale Calcolatrici

Deviazione standard della distribuzione binomiale
​ LaTeX ​ Partire Deviazione standard nella distribuzione normale = sqrt(Numero di prove*Probabilità di successo*Probabilità di fallimento nella distribuzione binomiale)
Media della distribuzione binomiale negativa
​ LaTeX ​ Partire Media nella distribuzione normale = (Numero di successo*Probabilità di fallimento nella distribuzione binomiale)/Probabilità di successo
Varianza della distribuzione binomiale
​ LaTeX ​ Partire Varianza dei dati = Numero di prove*Probabilità di successo*Probabilità di fallimento nella distribuzione binomiale
Media della distribuzione binomiale
​ LaTeX ​ Partire Media nella distribuzione normale = Numero di prove*Probabilità di successo

Distribuzione di probabilità binomiale Formula

​LaTeX ​Partire
Probabilità binomiale = (C(Numero totale di prove,Numero di prove riuscite))*Probabilità di successo nella distribuzione binomiale^Numero di prove riuscite*Probabilità di fallimento^(Numero totale di prove-Numero di prove riuscite)
PBinomial = (C(nTotal Trials,r))*pBD^r*q^(nTotal Trials-r)

Cos'è la probabilità?

In matematica, la teoria della probabilità è lo studio delle possibilità. Nella vita reale, prevediamo possibilità a seconda della situazione. Ma la teoria della probabilità sta portando un fondamento matematico al concetto di probabilità. Ad esempio, se una scatola contiene 10 palline che includono 7 palline nere e 3 palline rosse e una pallina scelta a caso. Quindi la probabilità di ottenere la palla rossa è 3/10 e la probabilità di ottenere la palla nera è 7/10. Quando si arriva alle statistiche, la probabilità è come la spina dorsale delle statistiche. Ha un'ampia applicazione nel processo decisionale, nella scienza dei dati, negli studi sulle tendenze aziendali, ecc.

Let Others Know
Facebook
Twitter
Reddit
LinkedIn
Email
WhatsApp
Copied!