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Formule Variation de la distribution géométrique

vaVariance de la distribution géométrique Formule

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La variance des données est l'attente de l'écart carré de la variable aléatoire associée aux données statistiques données par rapport à sa moyenne de population ou à sa moyenne d'échantillon. Vérifiez FAQs

σ 2 = \frac{1 - p}{p^{2}}

σ² - Variation des données?p - Probabilité de succès?

Exemple Variation de la distribution géométrique

Avec des valeurs

Avec unités

Seul exemple

Voici à quoi ressemble l'équation Variation de la distribution géométrique avec des valeurs.

Voici à quoi ressemble l'équation Variation de la distribution géométrique avec unités.

Voici à quoi ressemble l'équation Variation de la distribution géométrique.

1.1111 = \frac{1 - 0.6}{{0.6}^{2}}

1.1111 = \frac{1 - 0.6}{{0.6}^{2}}

1.1111 = \frac{1 - 0.6}{{0.6}^{2}}

Conseil: Utilisez l'icône en forme de crayon ( Pencil

) ci-dessus pour modifier les valeurs d'entrée et les unités.

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Distribution » fx Variation de la distribution géométrique

Variation de la distribution géométrique Solution

Suivez notre solution étape par étape pour savoir comment calculer Variation de la distribution géométrique ?

Premier pas Considérez la formule

σ 2 = \frac{1 - p}{p^{2}}

L'étape suivante Valeurs de remplacement des variables

∴

σ 2 = \frac{1 - 0.6}{{0.6}^{2}}

L'étape suivante Préparez-vous à évaluer

∴

σ 2 = \frac{1 - 0.6}{{0.6}^{2}}

L'étape suivante Évaluer

∴

σ 2 = 1.11111111111111

Dernière étape Réponse arrondie

∴

σ 2 = 1.1111

Variation de la distribution géométrique Formule Éléments

Variables

Variation des données

Symbole: σ²

La mesure: NAUnité: Unitless

Note: La valeur doit être supérieure à 0.

Formules pour trouver Variation des données

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 succès

Autres formules pour trouver Variation des données

va Variance de la distribution géométrique

σ 2 = \frac{q BD}{p^{2}}

Autres formules dans la catégorie Répartition géométrique

va Moyenne de distribution géométrique

μ = \frac{1}{p}

va Écart type de la distribution géométrique

σ = \sqrt{\frac{q BD}{p^{2}}}

va Moyenne de la distribution géométrique compte tenu de la probabilité de défaillance

μ = \frac{1}{1 - q BD}

va Distribution géométrique

P Geometric = p BD \cdot q^{n Bernoulli}

Comment évaluer Variation de la distribution géométrique ?

L'évaluateur Variation de la distribution géométrique utilise Variance of Data = (1-Probabilité de succès)/(Probabilité de succès^2) pour évaluer Variation des données, La formule de variance dans la distribution géométrique est définie comme l'espérance de l'écart au carré de la variable aléatoire associée à des données statistiques suivant une distribution géométrique, par rapport à sa moyenne de population ou à sa moyenne d'échantillon. Variation des données est désigné par le symbole σ².

Comment évaluer Variation de la distribution géométrique à l'aide de cet évaluateur en ligne ? Pour utiliser cet évaluateur en ligne pour Variation de la distribution géométrique, saisissez Probabilité de succès (p) et appuyez sur le bouton Calculer.

FAQs sur Variation de la distribution géométrique

Quelle est la formule pour trouver Variation de la distribution géométrique ?

La formule de Variation de la distribution géométrique est exprimée sous la forme Variance of Data = (1-Probabilité de succès)/(Probabilité de succès^2). Voici un exemple : 1.111111 = (1-0.6)/(0.6^2).

Comment calculer Variation de la distribution géométrique ?

Avec Probabilité de succès (p), nous pouvons trouver Variation de la distribution géométrique en utilisant la formule - Variance of Data = (1-Probabilité de succès)/(Probabilité de succès^2).

Quelles sont les autres façons de calculer Variation des données ?

Voici les différentes façons de calculer Variation des données-

Variance of Data=Probability of Failure in Binomial Distribution/(Probability of Success^2)

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