Гипергеометрическое распределение Формула

Fx Копировать
LaTeX Копировать
Гипергеометрическая функция распределения вероятностей - это вероятность получения определенного количества успехов в выборке, взятой без замены из конечной совокупности. Проверьте FAQs
PHypergeometric=C(mSample,xSample)C(NPopulation-mSample,nPopulation-xSample)C(NPopulation,nPopulation)
PHypergeometric - Гипергеометрическая функция распределения вероятностей?mSample - Количество элементов в выборке?xSample - Количество успехов в выборке?NPopulation - Количество элементов в популяции?nPopulation - Количество успехов в популяции?

Пример Гипергеометрическое распределение

С ценностями
С единицами
Только пример

Вот как уравнение Гипергеометрическое распределение выглядит как с ценностями.

Вот как уравнение Гипергеометрическое распределение выглядит как с единицами.

Вот как уравнение Гипергеометрическое распределение выглядит как.

0.0442Edit=C(5Edit,3Edit)C(50Edit-5Edit,10Edit-3Edit)C(50Edit,10Edit)
Копировать
Сброс
Делиться
Вы здесь -
HomeIcon Дом » Category математика » Category Вероятность и распределение » Category Распределение » fx Гипергеометрическое распределение

Гипергеометрическое распределение Решение

Следуйте нашему пошаговому решению о том, как рассчитать Гипергеометрическое распределение?

Первый шаг Рассмотрим формулу
PHypergeometric=C(mSample,xSample)C(NPopulation-mSample,nPopulation-xSample)C(NPopulation,nPopulation)
Следующий шаг Заменить значения переменных
PHypergeometric=C(5,3)C(50-5,10-3)C(50,10)
Следующий шаг Подготовьтесь к оценке
PHypergeometric=C(5,3)C(50-5,10-3)C(50,10)
Следующий шаг Оценивать
PHypergeometric=0.0441767826464536
Последний шаг Округление ответа
PHypergeometric=0.0442

Гипергеометрическое распределение Формула Элементы

Переменные
Функции
Гипергеометрическая функция распределения вероятностей
Гипергеометрическая функция распределения вероятностей - это вероятность получения определенного количества успехов в выборке, взятой без замены из конечной совокупности.
Символ: PHypergeometric
Измерение: NAЕдиница: Unitless
Примечание: Значение должно находиться в диапазоне от 0 до 1.
Количество элементов в выборке
Количество элементов в выборке — это размер подмножества или выборки, взятой без замены из конечной совокупности.
Символ: mSample
Измерение: NAЕдиница: Unitless
Примечание: Значение должно быть больше 0.
Количество успехов в выборке
Количество успехов в выборке — это количество успехов, наблюдаемых при извлечении определенного количества элементов из конечной совокупности без замены.
Символ: xSample
Измерение: NAЕдиница: Unitless
Примечание: Значение должно быть больше 0.
Количество элементов в популяции
Количество элементов в совокупности — это общее количество элементов или отдельных лиц, из которых берется выборка в гипергеометрическом распределении.
Символ: NPopulation
Измерение: NAЕдиница: Unitless
Примечание: Значение должно быть больше 0.
Количество успехов в популяции
Количество успешных результатов в популяции — это количество элементов в конечной популяции, которые классифицируются как успешные (или желаемые результаты) до любой выборки.
Символ: nPopulation
Измерение: NAЕдиница: Unitless
Примечание: Значение должно быть больше 0.
C
В комбинаторике биномиальный коэффициент — это способ представить количество способов выбрать подмножество объектов из большего набора. Он также известен как инструмент «n Choose k».
Синтаксис: C(n,k)

Другие формулы в категории Гипергеометрическое распределение

​Идти Среднее значение гипергеометрического распределения
μ=nNSuccessN
​Идти Дисперсия гипергеометрического распределения
σ2=nNSuccess(N-NSuccess)(N-n)(N2)(N-1)
​Идти Стандартное отклонение гипергеометрического распределения
σ=nNSuccess(N-NSuccess)(N-n)(N2)(N-1)

Как оценить Гипергеометрическое распределение?

Оценщик Гипергеометрическое распределение использует Hypergeometric Probability Distribution Function = (C(Количество элементов в выборке,Количество успехов в выборке)*C(Количество элементов в популяции-Количество элементов в выборке,Количество успехов в популяции-Количество успехов в выборке))/(C(Количество элементов в популяции,Количество успехов в популяции)) для оценки Гипергеометрическая функция распределения вероятностей, Формула гипергеометрического распределения определяется как вероятность получения определенного количества успехов в выборке, взятой без замены из конечной совокупности, где каждый элемент классифицируется в одну из двух категорий (успех или неудача). Гипергеометрическая функция распределения вероятностей обозначается символом PHypergeometric.

Как оценить Гипергеометрическое распределение с помощью этого онлайн-оценщика? Чтобы использовать этот онлайн-оценщик для Гипергеометрическое распределение, введите Количество элементов в выборке (mSample), Количество успехов в выборке (xSample), Количество элементов в популяции (NPopulation) & Количество успехов в популяции (nPopulation) и нажмите кнопку расчета.

FAQs на Гипергеометрическое распределение

По какой формуле можно найти Гипергеометрическое распределение?
Формула Гипергеометрическое распределение выражается как Hypergeometric Probability Distribution Function = (C(Количество элементов в выборке,Количество успехов в выборке)*C(Количество элементов в популяции-Количество элементов в выборке,Количество успехов в популяции-Количество успехов в выборке))/(C(Количество элементов в популяции,Количество успехов в популяции)). Вот пример: 0.044177 = (C(5,3)*C(50-5,10-3))/(C(50,10)).
Как рассчитать Гипергеометрическое распределение?
С помощью Количество элементов в выборке (mSample), Количество успехов в выборке (xSample), Количество элементов в популяции (NPopulation) & Количество успехов в популяции (nPopulation) мы можем найти Гипергеометрическое распределение, используя формулу - Hypergeometric Probability Distribution Function = (C(Количество элементов в выборке,Количество успехов в выборке)*C(Количество элементов в популяции-Количество элементов в выборке,Количество успехов в популяции-Количество успехов в выборке))/(C(Количество элементов в популяции,Количество успехов в популяции)). В этой формуле также используются функции биномиальный коэффициент.
Copied!