Calculateur de probabilité binomiale
Calculez les probabilités binomiales et les statistiques de distribution
Exemples rapides :
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Visualisation de la distribution
Probabilité
24.6094%
P(X = 5) = 0.24609375
P(X < 5): 37.6953%
P(X ≤ 5): 62.3047%
P(X > 5): 37.6953%
P(X ≥ 5): 62.3047%
Statistiques de distribution
5.0000
Moyenne (μ)
2.5000
Variance (σ²)
1.5811
Écart type (σ)
Distribution complète
| k | P(X=k) | % |
|---|---|---|
| 0 | 0.000977 | 0.10% |
| 1 | 0.009766 | 0.98% |
| 2 | 0.043945 | 4.39% |
| 3 | 0.117188 | 11.72% |
| 4 | 0.205078 | 20.51% |
| 5 | 0.246094 | 24.61% |
| 6 | 0.205078 | 20.51% |
| 7 | 0.117188 | 11.72% |
| 8 | 0.043945 | 4.39% |
| 9 | 0.009766 | 0.98% |
| 10 | 0.000977 | 0.10% |
Distribution binomiale
P(X=k) = C(n,k) × p^k × (1-p)^(n-k)
μ = np, σ² = np(1-p)
À propos de la distribution binomiale
La distribution binomiale modélise le nombre de succès dans un nombre fixe d'essais indépendants, chacun avec la même probabilité de succès.
Quand utiliser la distribution binomiale
- Nombre fixe d'essais (n)
- Chaque essai n'a que deux résultats (succès/échec)
- Les essais sont indépendants
- La probabilité de succès (p) est constante
Exemples courants
- Lancers de pièce : Obtenir pile en 10 lancers
- Contrôle qualité : Articles défectueux dans un lot
- Essais médicaux : Taux de succès d'un traitement
Paramètres
- n: Nombre d'essais indépendants
- k: Nombre de succès pour lesquels on calcule la probabilité
- p: Probabilité de succès pour chaque essai (entre 0 et 1)
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