ຕົວຄິດໄລ່ຄວາມເປັນໄປໄດ້ສອງຕົວ
ຊອກຫາຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງຄວາມສຳເລັດ k ໃນການທົດລອງ n ທີ່ບໍ່ຂຶ້ນກັບກັນ
ຜົນການຄົ້ນຫາຈະຖືກອັບເດດເມື່ອທ່ານພິມມັນຂຶ້ນມາ & # 160; ។
ກ່ຽວກັບເຄື່ອງຄິດໄລ່ນີ້
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
ເວລາໃດທີ່ຂ້ອຍສາມາດໃຊ້ການແຈກຢາຍສອງຕົວໄດ້?
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.
ຕົວຊີ້ວັດການແຈກຢາຍແບບສອງຕົວແມ່ນຫຍັງ?
ຕົວເລກສະເລ່ຍ (ຈຳນວນທີ່ຄາດວ່າຈະປະສົບຜົນສຳເລັດ) ແມ່ນ np ແລະ ຕົວແປແມ່ນ np· (1 − p), ສະນັ້ນ ຕົວເລກສະເລ່ຍແມ່ນ √( np· (1 − p)). ສຳລັບການຟື້ນຕົວເງິນກີບທີ່ຖືກຕ້ອງ 10 ຄັ້ງ ຕົວເລກສະເລ່ຍແມ່ນ5ແລະ ຕົວເລກສະເລ່ຍແມ່ນ 1. 58.
ເມື່ອໃດທີ່ຂ້ອຍສາມາດຄິດໄລ່ໃກ້ຄຽງກັບສອງຕົວເລກດ້ວຍການແຈກຢາຍປົກກະຕິໄດ້?
ເມື່ອ n ໃຫຍ່ ແລະ ທັງ n· p ແລະ n· (1 − p) ຢ່າງໜ້ອຍກໍປະມານ 10, ຕົວເລກສອງຕົວຈະຖືກຄິດໄລ່ໂດຍໃຊ້ການແຈກຢາຍປົກກະຕິທີ່ມີມູນຄ່າສະເລ່ຍ ແລະ ມາດຕະຖານທີ່ແຕກຕ່າງຄືກັນ. ນີ້ແມ່ນພື້ນຖານຂອງການທົດສອບສ່ວນຕົວແບບຕົວຢ່າງໃຫຍ່ຫຼາຍຢ່າງ.
ວິທີການທີ່ຈະຊອກຫາຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການປະສົບຜົນສຳເລັດຢ່າງໜ້ອຍ k?
P(X ≥ k) ລວມຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງ k, k+1,... ເຖິງຄວາມສຳເລັດຂອງ n. ມັນເທົ່າກັບ 1 - P(X ≤ k - 1), ແລະເຄື່ອງຄິດໄລ່ຄວາມເປັນໄປໄດ້ສອງຕົວນີ້ລາຍງານມັນໂດຍກົງຢູ່ຂ້າງຂອງຄ່າ "ສູງສຸດ" ນັ້ນເອງ.
API — ໃຊ້ເຄື່ອງຄິດໄລ່ນີ້ຈາກໂປຣແກຣມ
ໂທເຄື່ອງຄິດໄລ່ນີ້ເປັນຈຸດຈົບ JSON ຟຣີ - ບໍ່ຕ້ອງການກູໂກ. ສົ່ງຄ່າພື້ນທີ່ຂ້າງລຸ່ມນີ້ເປັນປາຣມາຕິກຄໍາຖາມ ຫຼື JSON. ອ່ານເອກະສານ API ເຕັມ →
ຈຸດສຸດທ້າຍ
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.