Вероятность успеха 0.2, Испытаний = 5
Вероятность успеха (p): 0,2; Количество испытаний (k): 5
Дисперсия (Var[X]): 20; Математическое ожидание (E[X]): 5; Вероятность первого успеха в испытании k: 0,08192
Вычисляет вероятности для количества испытаний, необходимых для получения первого успеха в испытаниях Бернулли.
Последовательно пройдите по входным данным, а затем сравните результаты, а не полагайтесь только на один сценарий.
Вероятность успеха (p), Количество испытаний (k) → Дисперсия (Var[X]), Математическое ожидание (E[X]), Вероятность первого успеха в испытании k
Используйте эти примеры, чтобы проверить поведение калькулятора перед вводом собственных значений.
Вероятность успеха (p): 0,2; Количество испытаний (k): 5
Дисперсия (Var[X]): 20; Математическое ожидание (E[X]): 5; Вероятность первого успеха в испытании k: 0,08192
Вероятность успеха (p): 0,5; Количество испытаний (k): 2
Дисперсия (Var[X]): 2; Математическое ожидание (E[X]): 2; Вероятность первого успеха в испытании k: 0,25
Вероятность успеха (p): 0,8; Количество испытаний (k): 1
Дисперсия (Var[X]): 0,3125; Математическое ожидание (E[X]): 1,25; Вероятность первого успеха в испытании k: 0,8
Используйте калькуляторы для алгебры, геометрии, тригонометрии, теории вероятностей, статистики, средних, Z-оценок, тестов и графиков.
Эти ссылки подобраны так, чтобы углубить сессию и ответить на следующий вероятный вопрос без возврата пользователя в поиск.
Рассчитывает коэффициент вовлеченности для постов в социальных сетях. Коэффициент вовлеченности — ключевой показатель для оценки эффективности контента и уровня взаимодействия аудитории.
Вычисляет ковариацию между двумя наборами данных. Ковариация измеряет совместную изменчивость двух случайных величин, указывая, насколько они изменяются вместе.
Выполняет непараметрический тест для сравнения различий между двумя независимыми группами, когда нарушено предположение о нормальности. Он вычисляет статистику U и соответствующее p-значение.
Вычисляет степени свободы (df) для различных статистических тестов, представляющие количество независимой информации, доступной для оценки параметра.