Калкулатор за биномна вероятност
Изчислете вероятността да получите точно, най-много или поне k успеха в n независими опита на Бернули, заедно със средната стойност и дисперсията на разпределението.
Мода
Probability of the selected outcome
- 1
Binomial coefficient C(n, k)
C(10, 3) = 120Number of ways to arrange k successes among n trials. - 2
pᵏ
0,5 ^ 3 = 0,125 - 3
(1 − p)ⁿ⁻ᵏ
0,5 ^ 7 = 0,007813 - 4
P(X = k)
120 × 0,125 × 0,007813 = 0,1172
Как работи този калкулатор?
Биномната вероятност е P(X = k) = C(n, k)·pᵏ·(1 − p)ⁿ⁻ᵏ за k успеха в n независими опита с вероятност за успех p. Използвайте кумулативни суми за най-много или поне k. Разпределението има средна стойност np, дисперсия np(1 − p) и стандартно отклонение √(np(1 − p)).
Формула
How this is calculated
Биномното разпределение моделира броя на успехите X в n независими опита, където всеки опит завършва с успех с вероятност p. Въведете n (брой опити), k (брой интересуващи ни успехи) и p (вероятността за успех на опит между 0 и 1). Точковата вероятност е P(X = k) = C(n, k) · pᵏ · (1 − p)ⁿ⁻ᵏ, където C(n, k) е биномният коефициент „n върху k“.
Изборът на режим определя какво се отчита. „Точно“ връща точковата вероятност P(X = k). „Най-много“ връща кумулативната вероятност P(X ≤ k) = Σ P(X = i) за i = 0..k. „Поне“ връща P(X ≥ k) = 1 − P(X ≤ k − 1). Биномният коефициент се изгражда с итеративен цикъл на умножение (умножаване по n − i и деление на i + 1), така че големите факториели никога не препълват.
Обобщението на разпределението използва средна стойност μ = np, дисперсия σ² = np(1 − p) и стандартно отклонение σ = √(σ²). Входните данни трябва да удовлетворяват n ≥ 0 и цяло число, 0 ≤ k ≤ n и цяло число, и 0 ≤ p ≤ 1; в противен случай резултатът е недефиниран. Стълбовидната диаграма показва вероятностната маса за стойности на X в прозорец около k, за да видите къде се намира k в разпределението.
Често задавани въпроси
„Точно k“ е вероятността за точно k успеха. „Най-много k“ сумира вероятностите за 0 до k успеха. „Поне k“ сумира от k до n успеха, изчислено като 1 − P(X ≤ k − 1).
Трябва да има фиксиран брой опити n, всеки опит да е независим, точно два изхода (успех/неуспех) и постоянна вероятност за успех p за всички опити.
Средната стойност np дава очаквания брой успехи, докато дисперсията np(1 − p) и стандартното отклонение измерват колко обикновено варира броят около тази средна стойност.
Известен също като
TG we-Calculate Editorial Team. (2026). Калкулатор за биномна вероятност [Online calculator]. TG we-Calculate. https://we-calculate.com/bg/calculator/binomial-probability-calculator
TG we-Calculate Editorial Team. "Калкулатор за биномна вероятност." TG we-Calculate. 2026. https://we-calculate.com/bg/calculator/binomial-probability-calculator.
TG we-Calculate Editorial Team, "Калкулатор за биномна вероятност," TG we-Calculate, 2026. [Online]. Available: https://we-calculate.com/bg/calculator/binomial-probability-calculator
@misc{wecalculate_binomial_probability_calculator, title = {Калкулатор за биномна вероятност}, author = {{TG we-Calculate Editorial Team}}, howpublished = {\url{https://we-calculate.com/bg/calculator/binomial-probability-calculator}}, year = {2026}, note = {TG we-Calculate} }
Помогна ли ви този калкулатор?
