ຕົວຄິດໄລ່​ຄວາມ​ເປັນ​ໄປ​ໄດ້​ສອງ​ຕົວ

ຊອກຫາ​ຄວາມ​ເປັນ​ໄປ​ໄດ້​ຂອງ​ຄວາມ​ສຳເລັດ k ໃນ​ການ​ທົດລອງ n ທີ່​ບໍ່​ຂຶ້ນ​ກັບ​ກັນ

%
P( X = k)
P( X ≤ k)
P( X ≥ k)
ກາງ (n· p)
ຕົວ​ຊີ້​ວັດ
ຕົວ​ເລກ​ສະ​ເພາະ

ຜົນ​ການ​ຄົ້ນ​ຫາ​ຈະ​ຖືກ​ອັບເດດ​ເມື່ອ​ທ່ານ​ພິມ​ມັນ​ຂຶ້ນ​ມາ & # 160; ។

ກ່ຽວ​ກັບ​ເຄື່ອງ​ຄິດໄລ່​ນີ້

the binomial distribution, the probability of exactly k successes is equal to the probability of at least k successes. The binomial probability calculator uses the binomial distribution to model the number of successes inafixed number of independent trials, each with the same success probability — the classic "how many heads in ten coin flips" problem. It returns the probability of exactly k successes, P(X = k) = C(n, k)·pᵏ·(1 − p)ⁿ⁻ᵏ), along with the cumulative probabilities of at most k and at least k successes. The binomial distribution, the probability of exactly k successes is equal to the probability of at least k successes. The binomial probability calculator uses the binomial distribution to model the number of successes inaWorked example:The term C(n, k) is the number of ways to choose which k of the n trials succeed, pᵏ is the chance those k succeed and (1 − p)ⁿ⁻ᵏ the chance the rest fail. The binomial probability calculator uses the binomial distribution to model the number of successes in the worked example.Worked example:The term C(n, k) is the number of ways to choose which k of the n trials succeed, pᵏ is the chance those k succeed and (1 − p)ⁿ⁻ᵏ the chance the rest fail. The binomial probability calculator uses the binomial distribution to model the number of successes in the worked example.Worked example:The term C(n, k) is the number of ways to choose which k of the n trials succeed, pᵏ is the chance those k succeed and (1 − p)ⁿ⁻ᵏ the chance the rest fail. The binomial probability calculator uses the binomial distribution to model the number of successes in the fixed number of independent trials, each with the same success probability — the classic "how many heads in ten coin flips" problem.Worked example:The binomial probability calculator uses the binomial distribution to model the number of successes in the fixed number of independent trials, each with the same success probability

ຄໍາຖາມທີ່ຖາມເລື້ອຍໆ

ເວລາ​ໃດ​ທີ່​ຂ້ອຍ​ສາມາດ​ໃຊ້​ການ​ແຈກ​ຢາຍ​ສອງ​ຕົວ​ໄດ້?

ໃຊ້ມັນເມື່ອມີຈໍານວນທີ່ຕັ້ງໄວ້ຂອງການທົດລອງທີ່ເປັນເອກະລາດ, ການທົດລອງແຕ່ລະຄົນມີພຽງແຕ່ສອງຜົນໄດ້ຮັບ (ຄວາມສໍາເລັດຫຼືລົ້ມເຫຼວ), ແລະຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການປະສົບຜົນສໍາເລັດແມ່ນຄືກັນທຸກໆຄັ້ງ - ເຊັ່ນການໂຍນເງິນ 10 ຄັ້ງຫຼືການຄິດໄລ່ຂໍ້ຜິດພາດໃນ batch.

ຫຍັງຄືຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງ P (X = k) ແລະ P (X ≤ k)?

P(X = k) ແມ່ນໂອກາດຂອງຄວາມສໍາເລັດ k ຢ່າງແທ້ຈິງ, ໃນຂະນະທີ່ P(X ≤ k) ເພີ່ມຂຶ້ນໂອກາດຂອງ0, 1,... ເຖິງຄວາມສໍາເລັດ k. ສະບັບ cumulative ຕອບຄໍາຖາມເຊັ່ນ "ແມ່ນຫຍັງຄືຄວາມອາດສາມາດຂອງຫຼາຍທີ່ສຸດ3ຄວາມສໍາເລັດ?"

ຫຍັງຄື "n ເລືອກ k"?

C( n, k), ອ່ານ "n ເລືອກ k", ແມ່ນຈໍານວນຂອງວິທີທີ່ແຕກຕ່າງກັນເພື່ອເລືອກ k ຂອງ n ການທົດລອງແມ່ນຄວາມສໍາເລັດ. ສໍາລັບ 10 ການທົດລອງແລະ3ຄວາມສໍາເລັດມີ C (10, 3) = 120 ເຊັ່ນການລວມກັນ, ແລະແຕ່ລະຄົນປະກອບສ່ວນເຂົ້າໃນການຄາດຄະເນລວມ.

ຕົວຊີ້ວັດ​ການ​ແຈກ​ຢາຍ​ແບບ​ສອງ​ຕົວ​ແມ່ນ​ຫຍັງ?

ຕົວເລກ​ສະ​ເລ່ຍ (ຈຳນວນ​ທີ່​ຄາດ​ວ່າ​ຈະ​ປະສົບ​ຜົນ​ສຳ​ເລັດ) ແມ່ນ np ແລະ ຕົວ​ແປ​ແມ່ນ np· (1 − p), ສະນັ້ນ ຕົວ​ເລກ​ສະ​ເລ່ຍ​ແມ່ນ √( np· (1 − p)). ສຳລັບ​ການ​ຟື້ນ​ຕົວ​ເງິນ​ກີບ​ທີ່​ຖືກຕ້ອງ​ 10 ຄັ້ງ ຕົວເລກ​ສະ​ເລ່ຍ​ແມ່ນ5ແລະ ຕົວ​ເລກ​ສະ​ເລ່ຍ​ແມ່ນ 1. 58.

ເມື່ອໃດ​ທີ່​ຂ້ອຍ​ສາມາດ​ຄິດໄລ່​ໃກ້ຄຽງ​ກັບ​ສອງ​ຕົວ​ເລກ​ດ້ວຍ​ການ​ແຈກ​ຢາຍ​ປົກກະຕິ​ໄດ້?

ເມື່ອ n ໃຫຍ່ ແລະ ທັງ n· p ແລະ n· (1 − p) ຢ່າງໜ້ອຍກໍປະມານ 10, ຕົວເລກສອງຕົວຈະຖືກຄິດໄລ່ໂດຍໃຊ້ການແຈກຢາຍປົກກະຕິທີ່ມີມູນຄ່າສະເລ່ຍ ແລະ ມາດຕະຖານທີ່ແຕກຕ່າງຄືກັນ. ນີ້ແມ່ນພື້ນຖານຂອງການທົດສອບສ່ວນຕົວແບບຕົວຢ່າງໃຫຍ່ຫຼາຍຢ່າງ.

ວິທີການ​ທີ່​ຈະ​ຊອກຫາ​ຄວາມ​ເປັນ​ໄປ​ໄດ້​ຂອງ​ການ​ປະສົບ​ຜົນ​ສຳເລັດ​ຢ່າງ​ໜ້ອຍ k?

P(X ≥ k) ລວມຄວາມ​ເປັນ​ໄປ​ໄດ້​ຂອງ k, k+1,... ເຖິງ​ຄວາມ​ສຳເລັດ​ຂອງ n. ມັນ​ເທົ່າ​ກັບ 1 - P(X ≤ k - 1), ແລະ​ເຄື່ອງ​ຄິດໄລ່​ຄວາມ​ເປັນ​ໄປ​ໄດ້​ສອງ​ຕົວ​ນີ້​ລາຍງານ​ມັນ​ໂດຍ​ກົງ​ຢູ່​ຂ້າງ​ຂອງ​ຄ່າ "ສູງສຸດ" ນັ້ນ​ເອງ.

❤️ ຮັກ Calculator.Free? ແບ່ງປັນ

𝕏  X Facebook Reddit
API — ໃຊ້​ເຄື່ອງ​ຄິດໄລ່​ນີ້​ຈາກ​ໂປຣແກຣມ

ໂທ​ເຄື່ອງ​ຄິດໄລ່​ນີ້​ເປັນ​ຈຸດ​ຈົບ JSON ຟຣີ - ບໍ່​ຕ້ອງການ​ກູ​ໂກ. ສົ່ງ​ຄ່າ​ພື້ນ​ທີ່​ຂ້າງ​ລຸ່ມ​ນີ້​ເປັນ​ປາຣມາ​ຕິກ​ຄໍາ​ຖາມ ຫຼື JSON. ອ່ານ​ເອກະສານ API ເຕັມ →

ຈຸດ​ສຸດ​ທ້າຍ

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);

ຜົນໄດ້ຮັບແມ່ນຄາດຄະເນສໍາລັບຄໍາແນະນໍາທົ່ວໄປເທົ່ານັ້ນ, ບໍ່ການເງິນ, ຄໍາແນະນໍາທາງການແພດຫຼືພາສີ.