ความน่าจะเป็นที่จะประสบความสำเร็จ 0.2, การทดลอง = 5
ความน่าจะเป็นที่จะประสบความสำเร็จ (p): 0.2; จำนวนครั้งในการทดลอง (k): 5
ค่าความแปรปรวน (Var[X]): 20; ค่าคาดหมาย (E[X]): 5; ความน่าจะเป็นที่จะประสบความสำเร็จครั้งแรกในการทดลอง k: 0.08192
คำนวณความน่าจะเป็นสำหรับจำนวนครั้งที่ต้องใช้ในการประสบความสำเร็จครั้งแรกในการทดลองแบบเบอร์นูลี
ค่อย ๆ กรอกข้อมูลนำเข้า แล้วเปรียบเทียบผลลัพธ์แทนการพึ่งพาเพียงสถานการณ์เดียว
ความน่าจะเป็นที่จะประสบความสำเร็จ (p), จำนวนครั้งในการทดลอง (k) → ค่าความแปรปรวน (Var[X]), ค่าคาดหมาย (E[X]), ความน่าจะเป็นที่จะประสบความสำเร็จครั้งแรกในการทดลอง k
ใช้ตัวอย่างเหล่านี้เพื่อตรวจสอบพฤติกรรมของเครื่องคิดเลขก่อนใส่ค่าของคุณเอง
ความน่าจะเป็นที่จะประสบความสำเร็จ (p): 0.2; จำนวนครั้งในการทดลอง (k): 5
ค่าความแปรปรวน (Var[X]): 20; ค่าคาดหมาย (E[X]): 5; ความน่าจะเป็นที่จะประสบความสำเร็จครั้งแรกในการทดลอง k: 0.08192
ความน่าจะเป็นที่จะประสบความสำเร็จ (p): 0.5; จำนวนครั้งในการทดลอง (k): 2
ค่าความแปรปรวน (Var[X]): 2; ค่าคาดหมาย (E[X]): 2; ความน่าจะเป็นที่จะประสบความสำเร็จครั้งแรกในการทดลอง k: 0.25
ความน่าจะเป็นที่จะประสบความสำเร็จ (p): 0.8; จำนวนครั้งในการทดลอง (k): 1
ค่าความแปรปรวน (Var[X]): 0.3125; ค่าคาดหมาย (E[X]): 1.25; ความน่าจะเป็นที่จะประสบความสำเร็จครั้งแรกในการทดลอง k: 0.8
ใช้เครื่องคิดเลขสำหรับพีชคณิต เรขาคณิต ตรีโกณมิติ ความน่าจะเป็น สถิติ ค่าเฉลี่ย ค่า z-score การทดสอบ และงานวาดกราฟ
ลิงก์เหล่านี้ถูกเลือกมาเพื่อทำให้การใช้งานลึกขึ้นและตอบคำถามถัดไปที่น่าจะเกิดขึ้น โดยไม่ส่งผู้ใช้กลับไปค้นหาใหม่
คำนวณความแตกต่างระหว่างค่าที่สังเกตได้และค่าที่คาดการณ์ไว้จากแบบจำลองการถดถอย
คำนวณข้อบกพร่องต่อโอกาสหนึ่งล้าน (DPMO) ซึ่งเป็นตัวชี้วัดคุณภาพที่แสดงถึงจำนวนข้อบกพร่องต่อโอกาสหนึ่งล้านในกระบวนการ
คำนวณเอนโทรปี (ระดับข้อมูลเฉลี่ย ความประหลาดใจ หรือความไม่แน่นอน) ที่มีอยู่ในผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ของตัวแปร
คำนวณอัตราการมีส่วนร่วมสำหรับโพสต์บนโซเชียลมีเดีย อัตราการมีส่วนร่วมเป็นตัวชี้วัดสำคัญสำหรับการประเมินประสิทธิภาพของเนื้อหาและการมีปฏิสัมพันธ์ของผู้ชม