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आणविक परीक्षा में के- सफलता की संभावना ढूंढें.

%
P(X = k)
पी(X TX कि. बा)
पी(X TX कि. बा)
औसत (np)
बदलाव
मानक विचलन

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इस गणक के बारे में

nemit संभावना sque seft scrstirstirstap = b) trstig की संख्या का उपयोग कर रहे हैं एक निश्चित संख्या का उपयोग कर रहे हैं, प्रत्येक एक ही सफलता की संभावना है - एक ही बार में दस सिक्के के साथ -(X) समस्या को पलटता है। यह वास्तव में kp( ep1=55=5) = big( b) के साथ एक सीमा है, और एक सीमा है जो कि मानक वितरण के लिए एक सीमा है। उदाहरण के लिए, Dp( b) एन. sec( buck( b) के लिए, एन. sec( buc) कीमत के लिए, एन. s( b) रिपोर्ट करता है।

बार बार पूछे जाने वाले प्रश्न

मैं ○ वितरण का उपयोग कब कर सकता हूँ?

जब एक व्यक्‍ति को बिना किसी जाँच - पड़ताल की संख्या दी जाती है, तो हर परीक्षा का सिर्फ दो ही अंजाम होता है (काम या नाकामी की) ।

पी(X = k) और पी(XK) के बीच क्या अंतर है?

P(X = k) वास्तव में के- सफलता का मौका है, जबकि P(X seik) 0 की संभावना को जोड़ता है, 1... सफलता के लिए. तेल संस्करण प्रश्नों के रूप में "क्या सबसे अधिक 3 सफलता पर संभावना है?"

"के- चुने" क्या है?

C(n, k, के- चयन" पढ़ा है कि n की परीक्षा कौन सी सफलताएं हैं. 10 परीक्षा और 3 सफलता के लिए C(10, 3) = 120 ऐसे संयोजन हैं, और प्रत्येक कुल संभावनाओं में योग देता है.

एक अदूर्य वितरण का अर्थ और मानक विचलन क्या है?

इसका अर्थ है (संत्र की संख्या) एनपीप और मतभेद np( 1p( 1 p) है, तो मानक विचलन है squg(np( 1)। 10 अच्छी तरह से जाँच का मतलब 5 है और मानक विचलन है 158 के बारे में।

मैं लगभग कब एक सामान्य वितरण के साथ metialial कर सकते हैं?

N के बड़े और nP और एन(1 p) दोनों में कम से कम 10 के बारे में है, तो lociomiomial एक ही अर्थ और मानक विचलन के साथ एक सामान्य वितरण द्वारा अच्छी तरह से किया जाता है। यह कई बड़े-बड़े mp जांचों का आधार है।

मुझे कम से कम के- सफलता की संभावना कैसे मिलती है?

P(XCK) के- अनुग्रह का सार है के-+1,... NATAT NAT के लिए। यह बराबर है 1 STICKPP(XX misp1), और इस proconConCon संभावनाओं के साथ यह सीधे "ol" मूल्य के साथ रिपोर्ट करता है।

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एपीआई — इस गणक का प्रयोग कोड से करें

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अंत बिन्दु

GET https://calculator.free/api/v1/binomial-probability/

curl

curl "https://calculator.free/api/v1/binomial-probability/?n=10&k=3&p=50"

JavaScript fetch()

const r = await fetch(
  "https://calculator.free/api/v1/binomial-probability/?" + new URLSearchParams({
    "n": "10",
    "k": "3",
    "p": "50"
  }));
const data = await r.json();
console.log(data.results);

इसका नतीजा सिर्फ यह होता है कि वे न सिर्फ पैसे के, इलाज या कर - निकाले की सलाह देते हैं ।