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Distribución binomial Fórmula

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La distribución binomial se puede considerar simplemente como la probabilidad de un resultado de Éxito o Fracaso en un experimento o encuesta que se repite varias veces. Marque FAQs

P binomial = n trials! \cdot (p^{x}) \cdot \frac{q^{n trials - x}}{x! \cdot (n trials - x)!}

P_binomial - Distribución binomial?n_trials - Número de intentos?p - Probabilidad de éxito de un ensayo único?x - Resultados específicos dentro de los ensayos?q - Probabilidad de fracaso del ensayo único?

Ejemplo de Distribución binomial

Con valores

Con unidades

Solo ejemplo

Así es como se ve la ecuación Distribución binomial con Valores.

Así es como se ve la ecuación Distribución binomial con unidades.

Así es como se ve la ecuación Distribución binomial.

0.1935 = 7! \cdot ({0.6}^{3}) \cdot \frac{{0.4}^{7 - 3}}{3! \cdot (7 - 3)!}

0.1935 = 7! \cdot ({0.6}^{3}) \cdot \frac{{0.4}^{7 - 3}}{3! \cdot (7 - 3)!}

0.1935 = 7! \cdot ({0.6}^{3}) \cdot \frac{{0.4}^{7 - 3}}{3! \cdot (7 - 3)!}

Consejo: Utilice el icono de lápiz ( Pencil

) de arriba para editar los valores de entrada y las unidades.

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Ingeniería mecánica » fx Distribución binomial

Distribución binomial Solución

¿Sigue nuestra solución paso a paso sobre cómo calcular Distribución binomial?

Primer paso Considere la fórmula

P binomial = n trials! \cdot (p^{x}) \cdot \frac{q^{n trials - x}}{x! \cdot (n trials - x)!}

Próximo paso Valores sustitutos de variables

∴

P binomial = 7! \cdot ({0.6}^{3}) \cdot \frac{{0.4}^{7 - 3}}{3! \cdot (7 - 3)!}

Próximo paso Prepárese para evaluar

∴

P binomial = 7! \cdot ({0.6}^{3}) \cdot \frac{{0.4}^{7 - 3}}{3! \cdot (7 - 3)!}

Próximo paso Evaluar

∴

P binomial = 0.193536

Último paso Respuesta de redondeo

∴

P binomial = 0.1935

Distribución binomial Fórmula Elementos

variables

Distribución binomial

La distribución binomial se puede considerar simplemente como la probabilidad de un resultado de Éxito o Fracaso en un experimento o encuesta que se repite varias veces.

Símbolo: P_binomial

Medición: NAUnidad: Unitless

Nota: El valor debe estar entre 0 y 1.

Fórmulas para encontrar Distribución binomial

Número de intentos

El número de ensayos es el número de veces que un determinado evento probabilístico se prueba varias veces.

Símbolo: n_trials

Medición: NAUnidad: Unitless

Nota: El valor debe ser mayor que 0.

Fórmulas para encontrar Número de intentos

Probabilidad de éxito de un ensayo único

La probabilidad de éxito de un juicio único es la posibilidad favorable del resultado de un determinado evento individual.

Símbolo: p

Medición: NAUnidad: Unitless

Nota: El valor debe estar entre 0 y 1.

Fórmulas para encontrar Probabilidad de éxito de un ensayo único

Resultados específicos dentro de los ensayos

Los resultados específicos dentro de los ensayos son la cantidad de veces que se produce un determinado resultado dentro de un conjunto determinado de ensayos.

Símbolo: x

Medición: NAUnidad: Unitless

Nota: El valor puede ser positivo o negativo.

Fórmulas para encontrar Resultados específicos dentro de los ensayos

Probabilidad de fracaso del ensayo único

La probabilidad de fracaso del ensayo único es la posibilidad favorable de que no se produzca el resultado de un determinado evento individual.

Símbolo: q

Medición: NAUnidad: Unitless

Nota: El valor debe estar entre 0 y 1.

Fórmulas para encontrar Probabilidad de fracaso del ensayo único

Otras fórmulas en la categoría Parámetros industriales

Ir Diferencia

σ 2 = {(\frac{t p - t 0}{6})}^{2}

Ir Intensidad de tráfico

ρ = \frac{λ a}{µ}

Ir Punto de pedido

RP = DL + S

Ir Factor de aprendizaje

k = \frac{\log 10 (a 1) - \log 10 (a n)}{\log 10} (n tasks)

¿Cómo evaluar Distribución binomial?

El evaluador de Distribución binomial usa Binomial Distribution = Número de intentos!*(Probabilidad de éxito de un ensayo único^Resultados específicos dentro de los ensayos)*(Probabilidad de fracaso del ensayo único^(Número de intentos-Resultados específicos dentro de los ensayos))/(Resultados específicos dentro de los ensayos!*(Número de intentos-Resultados específicos dentro de los ensayos)!) para evaluar Distribución binomial, La distribución binomial se puede considerar simplemente como la probabilidad de un resultado de éxito o fracaso en un experimento o encuesta que se repite varias veces. Distribución binomial se indica mediante el símbolo P_binomial.

¿Cómo evaluar Distribución binomial usando este evaluador en línea? Para utilizar este evaluador en línea para Distribución binomial, ingrese Número de intentos (n_trials), Probabilidad de éxito de un ensayo único (p), Resultados específicos dentro de los ensayos (x) & Probabilidad de fracaso del ensayo único (q) y presione el botón calcular.

FAQs en Distribución binomial

¿Cuál es la fórmula para encontrar Distribución binomial?

La fórmula de Distribución binomial se expresa como Binomial Distribution = Número de intentos!*(Probabilidad de éxito de un ensayo único^Resultados específicos dentro de los ensayos)*(Probabilidad de fracaso del ensayo único^(Número de intentos-Resultados específicos dentro de los ensayos))/(Resultados específicos dentro de los ensayos!*(Número de intentos-Resultados específicos dentro de los ensayos)!). Aquí hay un ejemplo: 0.193536 = 7!*(0.6^3)*(0.4^(7-3))/(3!*(7-3)!).

¿Cómo calcular Distribución binomial?

Con Número de intentos (n_trials), Probabilidad de éxito de un ensayo único (p), Resultados específicos dentro de los ensayos (x) & Probabilidad de fracaso del ensayo único (q) podemos encontrar Distribución binomial usando la fórmula - Binomial Distribution = Número de intentos!*(Probabilidad de éxito de un ensayo único^Resultados específicos dentro de los ensayos)*(Probabilidad de fracaso del ensayo único^(Número de intentos-Resultados específicos dentro de los ensayos))/(Resultados específicos dentro de los ensayos!*(Número de intentos-Resultados específicos dentro de los ensayos)!).

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