Comment trouver la moyenne et la variance d`une distribution de probabilité géométrique

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mesures de distribution de probabilités géométriques combien échecs auront lieu avant que le succès arrive. Si les chances d`échec est connu, combien de fois peut l`équipement de fonctionner avant qu`il ne tombe en panne? Il se trouve à la moyenne de la distribution de probabilité géométrique. La variance est la variabilité de la moyenne, le nombre de fois plus et moins la moyenne dans laquelle le succès peut être prévu.

Comment trouver le moyen

  • Déterminer les chances de succès d`un procès. Ceci peut être déjà connue ou peut être déterminée par l`exécution d`un très grand nombre d`essais. Si les chances d`échec sont connues, soustraire les chances d`échec de 1,0 pour obtenir les chances de succès. Les chances de succès est égal au pourcentage de fois un résultat positif a abouti. Par exemple, si les essais 20 sur 100 ont réussi, les chances de succès est de 20 pour cent.

  • Déterminer le nombre d`essais à exécuter. Dans cet exemple, 20 essais doivent être exécutés.




  • Multiplier les chances de succès par le nombre d`essais à exécuter. Le résultat est la moyenne attendue pour la distribution de probabilité géométrique pour ce nombre de pistes. Si 20 essais doivent être exécutés et les chances de succès sont de 20 pour cent, la moyenne de la distribution de probabilité géométrique est de 20 x 0,20 = 4,0.

Comment trouver la variance

  • Convertir les chances de succès pour un essai en forme décimale. Si 20 pour cent des essais sont réussis, convertir 20 pour cent à 0,20.

  • Soustraire les chances de succès pour un essai de 1,0. Pour 20 pour cent, cette étape est de 1,0 à 0,20 = 0,80.

  • Carré les chances de succès d`un procès. Ce sera 0,80 carré ou 0.80x0.80 = 0,64.

  • Diviser le résultat de l`étape 1 par la réponse à l`étape 3. Ce résultat est la variance de la distribution de probabilité géométrique pour ce nombre de pistes. Ceci sera divisé par 0,80 0.64. Cela signifie que la variance sera 1,25.

Conseils & Avertissements

  • Selon "Méthodes statistiques en bioinformatique: une introduction, volume 10" par Warren Ewens et Gregory Grant, "la distribution exponentielle est l`analogue continu de la distribution géométrique."
  • "Probabilité pour les nuls" par les Etats Deborah Rumsey "si la probabilité de défaillance est faible, la probabilité de succès est élevé, de sorte que la variance globale est faible. Si la probabilité de défaillance est important, la probabilité de succès est faible, de sorte que la variance globale est importante."
  • distributions de probabilités géométriques ne sont applicables que lorsque chaque occurrence est indépendante de toutes les autres occurrences. Si les chances de succès sont affectés comme l`avancement des procès, la distribution ne sont pas géométrique.
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