द्विपद संभाव्यता कैलकुलेटर
द्विपद संभाव्यता और वितरण सांख्यिकी की गणना करें
त्वरित उदाहरण:
त्वरित उदाहरण:
वितरण दृश्यीकरण
संभाव्यता
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%
वितरण सांख्यिकी
5.0000
माध्य (μ)
2.5000
विचरण (σ²)
1.5811
मानक विचलन (σ)
पूर्ण वितरण
| 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% |
द्विपद वितरण
P(X=k) = C(n,k) × p^k × (1-p)^(n-k)
μ = np, σ² = np(1-p)
द्विपद वितरण के बारे में
द्विपद वितरण स्वतंत्र परीक्षणों की एक निश्चित संख्या में सफलताओं की संख्या को मॉडल करता है, प्रत्येक में सफलता की समान संभाव्यता के साथ।
द्विपद वितरण का उपयोग कब करें
- परीक्षणों की निश्चित संख्या (n)
- प्रत्येक परीक्षण में केवल दो परिणाम होते हैं (सफलता/विफलता)
- परीक्षण स्वतंत्र हैं
- सफलता की संभाव्यता (p) स्थिर है
सामान्य उदाहरण
- सिक्का उछाल: 10 टॉस में हेड्स मिलना
- गुणवत्ता नियंत्रण: एक बैच में दोषपूर्ण आइटम
- चिकित्सा परीक्षण: उपचार की सफलता दर
पैरामीटर
- n: स्वतंत्र परीक्षणों की संख्या
- k: सफलताओं की संख्या जिसके लिए हम संभाव्यता की गणना कर रहे हैं
- p: प्रत्येक परीक्षण पर सफलता की संभाव्यता (0 और 1 के बीच)
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