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La moyenne dans la distribution normale est la moyenne des valeurs individuelles dans les données statistiques données qui suit la distribution normale. Vérifiez FAQs
μ=NTrials⋅p
μ - Moyenne en distribution normale?NTrials - Nombre d'essais?p - Probabilité de succès?

Exemple Moyenne de la distribution binomiale

Avec des valeurs
Avec unités
Seul exemple

Voici à quoi ressemble l'équation Moyenne de la distribution binomiale avec des valeurs.

Voici à quoi ressemble l'équation Moyenne de la distribution binomiale avec unités.

Voici à quoi ressemble l'équation Moyenne de la distribution binomiale.

6Edit=10Edit⋅0.6Edit
Solution
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HomeIcon Maison » Category Math » Category Probabilité et distribution » Category Distribution » fx Moyenne de la distribution binomiale

Moyenne de la distribution binomiale Solution

Suivez notre solution étape par étape pour savoir comment calculer Moyenne de la distribution binomiale ?

Premier pas Considérez la formule
μ=NTrials⋅p
L'étape suivante Valeurs de remplacement des variables
∴ μ=10⋅0.6
L'étape suivante Préparez-vous à évaluer
∴ μ=10⋅0.6
Dernière étape Évaluer
∴μ=6

Moyenne de la distribution binomiale Formule Éléments

Variables
Moyenne en distribution normale
La moyenne dans la distribution normale est la moyenne des valeurs individuelles dans les données statistiques données qui suit la distribution normale.
Symbole: μ
La mesure: NAUnité: Unitless
Note: La valeur peut être positive ou négative.
Formules pour trouver Moyenne en distribution normaleOpen Variable
Nombre d'essais
Le nombre d'essais est le nombre total de répétitions d'une expérience aléatoire particulière, dans des circonstances similaires.
Symbole: NTrials
La mesure: NAUnité: Unitless
Note: La valeur doit être supérieure à 0.
Formules pour trouver Nombre d'essaisOpen 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

Autres formules pour trouver Moyenne en distribution normale

​va Moyenne de la distribution binomiale négative
μ=NSuccess⋅qBDp

Autres formules dans la catégorie Distribution binomiale

​va Variance de la distribution binomiale
σ2=NTrials⋅p⋅qBD
​va Écart type de la distribution binomiale
σ=NTrials⋅p⋅qBD
​va Variance de la distribution binomiale négative
σ2=NSuccess⋅qBDp2
​va Écart type de la distribution binomiale négative
σ=NSuccess⋅qBDp

Comment évaluer Moyenne de la distribution binomiale ?

L'évaluateur Moyenne de la distribution binomiale utilise Mean in Normal Distribution = Nombre d'essais*Probabilité de succès pour évaluer Moyenne en distribution normale, La formule de la moyenne de la distribution binomiale est définie comme la moyenne arithmétique à long terme des valeurs individuelles de la variable aléatoire qui suit la distribution binomiale. Moyenne en distribution normale est désigné par le symbole μ.

Comment évaluer Moyenne de la distribution binomiale à l'aide de cet évaluateur en ligne ? Pour utiliser cet évaluateur en ligne pour Moyenne de la distribution binomiale, saisissez Nombre d'essais (NTrials) & Probabilité de succès (p) et appuyez sur le bouton Calculer.

FAQs sur Moyenne de la distribution binomiale

Quelle est la formule pour trouver Moyenne de la distribution binomiale ?
La formule de Moyenne de la distribution binomiale est exprimée sous la forme Mean in Normal Distribution = Nombre d'essais*Probabilité de succès. Voici un exemple : 6 = 10*0.6.
Comment calculer Moyenne de la distribution binomiale ?
Avec Nombre d'essais (NTrials) & Probabilité de succès (p), nous pouvons trouver Moyenne de la distribution binomiale en utilisant la formule - Mean in Normal Distribution = Nombre d'essais*Probabilité de succès.
Quelles sont les autres façons de calculer Moyenne en distribution normale ?
Voici les différentes façons de calculer Moyenne en distribution normale-
  • Mean in Normal Distribution=(Number of Success*Probability of Failure in Binomial Distribution)/Probability of SuccessOpenImg
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