ٻنھي حصن وارو امڪاني حساب

n آزاد آزمائشن ۾ k ڪاميابين جو امڪان ڳوليو.

P( X = k) —

P(X ≤ k) —

P(X ≥ k) —

وچولي (n·p) —

فرق —

معياري ڊيسڪ —

نتيجا جئن توھان لکندا آھيو تئن اپڊيٽ ٿيندا آھن.

ھن ڳڻپيوڪر بابت

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. It reports the distribution’s mean (n·p), variance (n·p·(1 − p)) and standard deviation, and shows the full probability distribution as a table and a chart. 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. It also reports the distribution’s mean (n·p), variance (n·p·(1 − p)) and standard deviation, and shows the full probability distribution as a table and a chart.The binomial probability calculatorWorked example:The term C(n, k)The term C(n, k)The term C(n, k)The term C(n, k)The term C(n, k)The term C(n, k)The term C(n, k)The term C(n, k)The term C(n, k)The term C(n, k)The term C(n, k)The term C(n, k)The term C(n, k)The term C(n, k)The term C(n, k)The term C(n, k)The term C(n, k)The term C(n, k)The term C(n, k)The term C(n, k)The term C(n, k)The term C(n, k)The term C(n, k)The term C(n, k)The term C(n, k)The term C(n, k)The term C(n, k)The term C(n, k)The term C(n, k)The term C(n, k)The term C(n, k)The term C(n, k)The term C(n, k)The term C(n, k)The term C(n, k)The term C(n, k)The term C(n, k)

گھڻا پڇيل سوال

ڪڏھن ٻنھي حصن وارو ورڇ استعمال ڪري سگھان ٿو؟

ان کي استعمال ڪريو جڏھن آزاد ڪوششن جو ٺھرايل تعداد آھي، هر ڪوشش ۾ صرف ٻه نتيجا آھن (سڀاڻي يا ناڪاميءَ) ۽ ڪاميابي جو امڪان سڀ وقت ھڪ جھڙو آھي - جيئن ته 10 ڀيرا هڪ سک کي ڦيرائڻ يا هڪ ٽڪر ۾ خراب شيون ڳڻڻ.

P(X = k) ۽ P(X ≤ k) جي وچ ۾ فرق ڇا آهي؟

P(X = k) صحيح طرح k ڪاميابين جو امڪان آهي، جڏهن ته P(X ≤ k) 0, 1,... جي امڪانن کي k ڪاميابين تائين گڏ ڪري ٿو. گڏيل ورزن سوالن جا جواب ڏين ٿا جيئن ته "3 ڪاميابين جو امڪان ڇا آهي؟"

"n چونڊ k" ڇا آھي؟

C(n, k) پڙهڻ "n چونڊيو k" آهي، مختلف طريقن جي تعداد چونڊڻ لاء ته ڪهڙو k n جي ڪوششن مان ڪاميابي آهي. 10 ڪوششن ۽ 3 ڪاميابين لاء C(10, 3) = 120 اهڙين گڏجاڻين آهن، ۽ هر هڪ مجموعي امڪان ۾ حصو وٺندو آهي.

ٻن حصن واري ورڇ جو وچولي ۽ معياري انحراف ڇا آھي؟

اوسط (سڀاڻين جو اميد ڪيل تعداد) n·p آھي ۽ فرق n·p·(1 − p) آھي، تنھنڪري معياري انحراف √(n·p·(1 − p)) آھي. 10 برابر پينسن جي اڇلائڻ لاءِ اوسط 5 آھي ۽ معياري انحراف 1.58 آھي.

آئون ڪڏھن بائنوم کي عام ورڇ سان تقريب ڪري سگھان ٿو؟

جڏھن n وڏو آھي ۽ np ۽ n(1 − p) ٻئي گھٽ ۾ گھٽ 10 آھن، تڏھن ٻنھي کي ھڪ ھڪ جھڙي اوسط ۽ معياري انحراف سان ھڪ معمولي ورڇ سان تمام چڱي طرح تقريبا ڪيو ويندو آھي.

مون کي گهٽ ۾ گهٽ k ڪاميابين جو امڪان ڪيئن ڳولجي؟

P(X ≥ k) k, k+1,... جي امڪانن کي n ڪاميابين تائين گڏ ڪري ٿو. اهو 1 − P(X ≤ k − 1) جي برابر آهي، ۽ ھي ٻنھي حصن وارو امڪاني حساب ڪتاب ان کي "جيترو ٿي سگهي" جي قدر سان گڏ سڌو سنئون رپورٽ ڪري ٿو.

API — ڪوڊ مان هيءَ ڳڻپيوڪر استعمال ڪريو

ھن حساب ڪتاب کي مفت JSON آخر واري نقطي طور سڏيو - ڪوبه ڪوڊ نه گھرجي. ھيٺ ڏنل ميدان جي قدرن کي سوال جي پاراميٽرن يا JSON طور موڪليو. پورو API دوکو پڙهو →

آخر وارو نقطو

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);

نتيجا صرف عام رهنمائي لاءِ اندازا آهن، نه مالي، طبي يا ٽيڪس صلاحون.

ھن ڳڻپيوڪر بابت

گھڻا پڇيل سوال

ڳڻپيوڪر

آخر وارو نقطو

curl

JavaScript fetch()

JavaScript `fetch()`