Deviazione standard della distribuzione binomiale Soluzione

FASE 0: Riepilogo pre-calcolo
Formula utilizzata
Deviazione standard nella distribuzione normale = sqrt(Numero di prove*Probabilità di successo*Probabilità di fallimento nella distribuzione binomiale)
σ = sqrt(NTrials*p*qBD)
Questa formula utilizza 1 Funzioni, 4 Variabili
Funzioni utilizzate
sqrt - Una funzione radice quadrata è una funzione che accetta un numero non negativo come input e restituisce la radice quadrata del numero di input specificato., sqrt(Number)
Variabili utilizzate
Deviazione standard nella distribuzione normale - La deviazione standard nella distribuzione normale è la radice quadrata dell'aspettativa della deviazione al quadrato della distribuzione normale data in seguito ai dati della media della popolazione o della media campionaria.
Numero di prove - Numero di prove è il numero totale di ripetizioni di un particolare esperimento casuale, in circostanze simili.
Probabilità di successo - La probabilità di successo è la probabilità che un risultato specifico si verifichi in una singola prova di un numero fisso di prove Bernoulliane indipendenti.
Probabilità di fallimento nella distribuzione binomiale - La probabilità di fallimento nella distribuzione binomiale è la probabilità che un risultato specifico non si verifichi in una singola prova di un numero fisso di prove Bernoulliane indipendenti.
PASSAGGIO 1: conversione degli ingressi in unità di base
Numero di prove: 10 --> Nessuna conversione richiesta
Probabilità di successo: 0.6 --> Nessuna conversione richiesta
Probabilità di fallimento nella distribuzione binomiale: 0.4 --> Nessuna conversione richiesta
FASE 2: valutare la formula
Sostituzione dei valori di input nella formula
σ = sqrt(NTrials*p*qBD) --> sqrt(10*0.6*0.4)
Valutare ... ...
σ = 1.54919333848297
PASSAGGIO 3: conversione del risultato nell'unità di output
1.54919333848297 --> Nessuna conversione richiesta
RISPOSTA FINALE
1.54919333848297 1.549193 <-- Deviazione standard nella distribuzione normale
(Calcolo completato in 00.004 secondi)

Titoli di coda

Creator Image
Creato da Nishan Poojary
Shri Madhwa Vadiraja Institute of Technology and Management (SMVITM), Udupi
Nishan Poojary ha creato questa calcolatrice e altre 500+ altre calcolatrici!
Verifier Image
Verificato da Mona Gladys
St Joseph's College (SJC), Bengaluru
Mona Gladys ha verificato questa calcolatrice e altre 1800+ 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

Deviazione standard della distribuzione binomiale Formula

​LaTeX ​Partire
Deviazione standard nella distribuzione normale = sqrt(Numero di prove*Probabilità di successo*Probabilità di fallimento nella distribuzione binomiale)
σ = sqrt(NTrials*p*qBD)

Cos'è la distribuzione binomiale?

Una distribuzione binomiale è una distribuzione di probabilità che descrive il numero di risultati positivi in un numero fisso di prove indipendenti. Ogni prova ha solo due possibili esiti, tipicamente etichettati come "successo" e "fallimento". La distribuzione binomiale è definita da due parametri: la probabilità di successo (p) in una singola prova e il numero di prove (n). La probabilità di ottenere esattamente k risultati positivi in n prove è data dalla formula della probabilità binomiale. P(x) = (n scegli x) * (p^x) * ((1-p)^(nx)) È anche una distribuzione di probabilità discreta, ed è usata per modellare il numero di successi in un numero fisso di Prove Bernoulliane con probabilità di successo fissa.

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