FormulaDen logo
FormulaDen.com
Search
La physique Chimie Math Ingénieur chimiste Civil Électrique Électronique Electronique et instrumentation La science des matériaux Mécanique L'ingénierie de production Financier Santé
Fx Copie
LaTeX Copie
L'écart type dans la distribution normale est la racine carrée de l'espérance de l'écart au carré de la distribution normale donnée à la suite des données de sa moyenne de population ou de sa moyenne d'échantillon. Vérifiez FAQs
σ=NSuccess⋅qBDp
σ - Écart type dans la distribution normale?NSuccess - Nombre de succès?qBD - Probabilité d'échec dans la distribution binomiale?p - Probabilité de succès?

Exemple Écart type de la distribution binomiale négative

Avec des valeurs
Avec unités
Seul exemple

Voici à quoi ressemble l'équation Écart type de la distribution binomiale négative avec des valeurs.

Voici à quoi ressemble l'équation Écart type de la distribution binomiale négative avec unités.

Voici à quoi ressemble l'équation Écart type de la distribution binomiale négative.

2.357Edit=5Edit⋅0.4Edit0.6Edit
Solution
Copie
Réinitialiser
Partager
Tu es là -
HomeIcon Maison » Category Math » Category Probabilité et distribution » Category Distribution » fx Écart type de la distribution binomiale négative

Écart type de la distribution binomiale négative Solution

Suivez notre solution étape par étape pour savoir comment calculer Écart type de la distribution binomiale négative ?

Premier pas Considérez la formule
σ=NSuccess⋅qBDp
L'étape suivante Valeurs de remplacement des variables
∴ σ=5⋅0.40.6
L'étape suivante Préparez-vous à évaluer
∴ σ=5⋅0.40.6
L'étape suivante Évaluer
∴σ=2.35702260395516
Dernière étape Réponse arrondie
∴σ=2.357

Écart type de la distribution binomiale négative Formule Éléments

Variables
Les fonctions
Écart type dans la distribution normale
L'écart type dans la distribution normale est la racine carrée de l'espérance de l'écart au carré de la distribution normale donnée à la suite des données de sa moyenne de population ou de sa moyenne d'échantillon.
Symbole: σ
La mesure: NAUnité: Unitless
Note: La valeur doit être supérieure à 0.
Formules pour trouver Écart type dans la distribution normaleOpen Variable
Nombre de succès
Le nombre de succès est le nombre de fois qu'un résultat spécifique défini comme le succès de l'événement se produit dans un nombre fixe d'essais Bernoulli indépendants.
Symbole: NSuccess
La mesure: NAUnité: Unitless
Note: La valeur doit être supérieure à 0.
Formules pour trouver Nombre de succèsOpen Variable
Probabilité d'échec dans la distribution binomiale
La probabilité d'échec dans la distribution binomiale est la probabilité qu'un résultat spécifique ne se produise pas dans un seul essai parmi un nombre fixe d'essais de Bernoulli indépendants.
Symbole: qBD
La mesure: NAUnité: Unitless
Note: La valeur doit être comprise entre 0 et 1.
Formules pour trouver Probabilité d'échec dans la distribution binomialeOpen Variable
Probabilité de succès
La probabilité de succès est la probabilité qu'un résultat spécifique se produise dans un seul essai d'un nombre fixe d'essais de Bernoulli indépendants.
Symbole: p
La mesure: NAUnité: Unitless
Note: La valeur doit être comprise entre 0 et 1.
Formules pour trouver Probabilité de succèsOpen Variable
sqrt
Une fonction racine carrée est une fonction qui prend un nombre non négatif comme entrée et renvoie la racine carrée du nombre d'entrée donné.
Syntaxe: sqrt(Number)

Autres formules pour trouver Écart type dans la distribution normale

​va Écart type de la distribution binomiale
σ=NTrials⋅p⋅qBD

Autres formules dans la catégorie Distribution binomiale

​va Moyenne de la distribution binomiale
μ=NTrials⋅p
​va Variance de la distribution binomiale
σ2=NTrials⋅p⋅qBD
​va Moyenne de la distribution binomiale négative
μ=NSuccess⋅qBDp
​va Variance de la distribution binomiale négative
σ2=NSuccess⋅qBDp2

Comment évaluer Écart type de la distribution binomiale négative ?

L'évaluateur Écart type de la distribution binomiale négative utilise Standard Deviation in Normal Distribution = sqrt(Nombre de succès*Probabilité d'échec dans la distribution binomiale)/Probabilité de succès pour évaluer Écart type dans la distribution normale, La formule de l'écart type de la distribution binomiale négative est définie comme la racine carrée de l'espérance de l'écart au carré de la variable aléatoire qui suit la distribution binomiale négative, par rapport à sa moyenne. Écart type dans la distribution normale est désigné par le symbole σ.

Comment évaluer Écart type de la distribution binomiale négative à l'aide de cet évaluateur en ligne ? Pour utiliser cet évaluateur en ligne pour Écart type de la distribution binomiale négative, saisissez Nombre de succès (NSuccess), Probabilité d'échec dans la distribution binomiale (qBD) & Probabilité de succès (p) et appuyez sur le bouton Calculer.

FAQs sur Écart type de la distribution binomiale négative

Quelle est la formule pour trouver Écart type de la distribution binomiale négative ?
La formule de Écart type de la distribution binomiale négative est exprimée sous la forme Standard Deviation in Normal Distribution = sqrt(Nombre de succès*Probabilité d'échec dans la distribution binomiale)/Probabilité de succès. Voici un exemple : 2.357023 = sqrt(5*0.4)/0.6.
Comment calculer Écart type de la distribution binomiale négative ?
Avec Nombre de succès (NSuccess), Probabilité d'échec dans la distribution binomiale (qBD) & Probabilité de succès (p), nous pouvons trouver Écart type de la distribution binomiale négative en utilisant la formule - Standard Deviation in Normal Distribution = sqrt(Nombre de succès*Probabilité d'échec dans la distribution binomiale)/Probabilité de succès. Cette formule utilise également la ou les fonctions Racine carrée (sqrt).
Quelles sont les autres façons de calculer Écart type dans la distribution normale ?
Voici les différentes façons de calculer Écart type dans la distribution normale-
  • Standard Deviation in Normal Distribution=sqrt(Number of Trials*Probability of Success*Probability of Failure in Binomial Distribution)OpenImg
About | Contact | Disclaimer | Terms | Privacy Policy
© 2024. Developed & Maintained by softUsvista Inc.
Copied!