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Calculadora de Probabilidade Binomial

Calcule a probabilidade de obter exatamente, no máximo ou pelo menos k sucessos em n ensaios de Bernoulli independentes, juntamente com a média e variância da distribuição.
Whole number of independent trials
0 to n
Between 0 and 1

Moda

P(X = k)
0,1172

Probability of the selected outcome

P(X = k)
11,7188%
P(X ≤ k)
17,1875%
P(X ≥ k)
94,5313%
Mean (μ = np)
5
Variance (σ²)
2,5
Std. dev. (σ)
1,5811
k=3Normal approximation: μ = np, σ = √(np(1−p))
Step by step
  1. 1

    Binomial coefficient C(n, k)

    C(10, 3) = 120
    Number of ways to arrange k successes among n trials.
  2. 2

    pᵏ

    0,5 ^ 3 = 0,125
  3. 3

    (1 − p)ⁿ⁻ᵏ

    0,5 ^ 7 = 0,007813
  4. 4

    P(X = k)

    120 × 0,125 × 0,007813 = 0,1172
Os resultados são estimativas apenas para informação geral e não constituem aconselhamento profissional — sempre verifique resultados importantes de forma independente antes de confiar neles. Leia o aviso legal completo.
Resposta rápida

Como esta calculadora funciona?

A probabilidade binomial é P(X = k) = C(n, k)·pᵏ·(1 − p)ⁿ⁻ᵏ para k sucessos em n ensaios independentes com probabilidade de sucesso p. Use somas cumulativas para no máximo ou pelo menos k. A distribuição tem média np, variância np(1 − p) e desvio padrão √(np(1 − p)).

Fórmula
P(X = k) = C(n, k) · pᵏ · (1 − p)ⁿ⁻ᵏ
How this is calculated

A distribuição binomial modela o número de sucessos X em n ensaios independentes, onde cada ensaio tem sucesso com probabilidade p. Insira n (número de ensaios), k (número de sucessos de interesse) e p (probabilidade de sucesso por ensaio, entre 0 e 1). A probabilidade pontual é P(X = k) = C(n, k) · pᵏ · (1 − p)ⁿ⁻ᵏ, onde C(n, k) é o coeficiente binomial «n escolhe k».

O seletor de modo escolhe o que reportar. «Exatamente» retorna a probabilidade de ponto único P(X = k). «No máximo» retorna a probabilidade cumulativa P(X ≤ k) = Σ P(X = i) para i = 0..k. «Pelo menos» retorna P(X ≥ k) = 1 − P(X ≤ k − 1). O coeficiente binomial é calculado com um laço iterativo de produto (multiplicando n − i e dividindo por i + 1), de modo que fatoriais grandes nunca causam overflow.

O resumo da distribuição usa média μ = np, variância σ² = np(1 − p) e desvio padrão σ = √(σ²). As entradas devem satisfazer n ≥ 0 e ser inteiro, 0 ≤ k ≤ n e inteiro, e 0 ≤ p ≤ 1; caso contrário o resultado é indefinido. O gráfico de barras exibe a massa de probabilidade para valores de X em uma janela ao redor de k, permitindo ver onde k se posiciona na distribuição.

Perguntas frequentes

«Exatamente k» é a probabilidade de precisamente k sucessos. «No máximo k» soma as probabilidades de 0 a k sucessos. «Pelo menos k» soma de k a n sucessos, calculado como 1 − P(X ≤ k − 1).

Deve haver um número fixo de ensaios n, cada ensaio independente, exatamente dois resultados possíveis (sucesso/falha) e uma probabilidade de sucesso p constante em todos os ensaios.

A média np fornece o número esperado de sucessos, enquanto a variância np(1 − p) e o desvio padrão medem o quanto a contagem tipicamente varia em torno dessa média.

Também conhecido como

distribuicao binomial
probabilidade binomial
calculadora binomial
ensaios de bernoulli
n escolhe k
probabilidade de sucesso
binomial

APA

TG we-Calculate Editorial Team. (2026). Calculadora de Probabilidade Binomial [Online calculator]. TG we-Calculate. https://we-calculate.com/pt/calculator/binomial-probability-calculator

Chicago

TG we-Calculate Editorial Team. "Calculadora de Probabilidade Binomial." TG we-Calculate. 2026. https://we-calculate.com/pt/calculator/binomial-probability-calculator.

IEEE

TG we-Calculate Editorial Team, "Calculadora de Probabilidade Binomial," TG we-Calculate, 2026. [Online]. Available: https://we-calculate.com/pt/calculator/binomial-probability-calculator

BibTeX

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