Pisces & temere variabilis altera binomii et possessiones suas
Temere differentia quae circa fortunam infelicis eventus fortuito experimento pro n loqui scirent esse binomine temere variabilis definitione veri Missae officium circa probabilitatem successu P probabilitas defectum Q tantum ratione exempla vidimus iam non est, videmus nunc per intellectum tale aliquid de proprietatibus discreta temere variabilis,
Expectationem et Bacteria binomii temere variabilis
Et spem de Bacteria in altera binomii temere variabilis p n, repetitio unitatum atque victoria de Quoad congruentiam sunt,
E [X] = np
Et Var (X) = np (p-I)
nunc considera ut haec duo exspectationem temere variabilis potentiae k ostendant sequendo definitionem missarum officio ueri for binomial temere variabilis;
ubi Y sit altera binomii cum temere variabilis n, p probabilitas I iudiciis et boni exitus perspicit, erit illi valorem k = I Si ergo erit nobis
E [X] = np
et, subrogando in II = k erit nobis
E [X2] = NPE [K + I]
= Np [(n-I) I + p]
ut facile nobis erit
F (x) = E [X2] - (E [X])2
= Np [(I, n) p + I] - (Amstelodami)2
= Np (p-I)
example: Experimentum autem pro lance pensauit coin iactat facere C temporibus et numero ut huc illucque discurrerent quae adventum in hac re invenire medium, contentiones, et vexillum digredior of tale experimentum.
Et cauda pro victoria p = iactare habeat probabilitatem I / II = 1
ita quod medium est talis experimentum
E [X] = np
quia est experimentum in altera binomii pro bene aut secus gestae non modo ob n numerum repetitiones erit
μ, ita ut NP
μ = 100x (0.5) = L
Tali modo et discordantes et erit vexillum digredior
F (x) = np (p-I)
σ2= np(1-p)
De valore esset,
σ2 = (C) (100) (0.5) = XXV
example: Invenire medium et vexillum digredior of 0.1 enim probabilitas defectum in a vestibulum turma, telum telo multum CD.
hic n = 400, p=0.1, mean= np = 400×0.1=40
quia
σ2= np(1-p)
sic erit vexillum digredior
example: invenire probabilitas rerum exacte, minus quam et saltem 2 successuum si medium ac vexillum declinatio pro binomio temere variabile est respective 4 et 2.
Quia medium IV = = np
et dissident = np(1-p) = 2;
sic 4(1-p)=2
(I, p) = I / II
p = 1- (1/2)
posito valore In medium dabimus tibi
IV = np
n (1/2) = IV
n = 8
probabilitate II res erit prorsus
probabilitate II minus quam res erit,
p (X <II)
= P (0) + P (I) = 8C0 p0q8 + 8C1 p1q7
= (1/256) x VIII (8/1) x (2/1)7 9/256 =
Certe rebus II Probabilitas
p (X> II) 2. p = (X <II)
= P, I (1) - P (I) = 0. [P (1) + P (I)] = 1- (0/1) = CCXLVII / CCLVI
Pisces temere variabilis
Discreta temere variabilis valores X, qui tollis 0,1,2 .. ...... notum est, quis enim provisum sit variabilis Poisson rouge Random λ> 0 esse debet munus eius probabilitas Massa
or
as
Quando n amplissimis probabilitatem successu p parva tunc Pisces temere variabilis probabilitas massa munere facta approximatione binomium temere variate cum respectivis pmf propter exspectationem hic est NP erunt mediocria et noluisti sit λ = np .
example: Quod quidem probabile est invenire typing unus se ex errorum pagina libri, quae habet dispositionem medium Poisson rouge 1/2 in una pagina.
Ne discreta temere variabilis X, erroribus adhærere, sint in pagina. Pisces temere variabilis est ut habeat probabilitatem in ratione massae
λ = 1/2
example: Cum optimus quisque X items ut reperio sample productio habet productum ex machina ad 10 casus defectum ad defectum pertinent una maxime item.
Quod quidem potest solvere molem binomium probabiliter Pisces quoque munus munere probabilitate missam ita per hanc Pisces
Pisces ipsos discordes sensit, et spem de temere variabilis
Pisces autem cum Bacteria et spem n temere variabilis p, repetitio unitatum atque victoria de Quoad congruentiam sunt,
E [X] λ = = np
et
F (X) λ = = np
Priusquam euentu ostendatur, prae oculis habere debemus Poisson temere variabile nihil aliud esse quam approximationem binomialem temere variabilem tam np= λ nunc exspectari, utendo munus massae probabilis erit.
Et hoc modo ad mathematicum est expectata valorem ipsius parametro æquale Poisson rouge temere est variabilis est; similiter et ad dissidentium vexillum digredior of colligendis temere variabilis Pisces enim eget de quadratum expectationem de X ita sint,
Summa summarum superius est manifestum quia sunt duo summa atque spem qua similia veri sunt.
Ita enim erit de valore huius variationis est
F (x) = E [X2] - (E [X])2
λ =
Pisces temere variabilis est ut apud ipsos discordes sensit, et de medium in eodem valore id quod ex signo np.
quod Pisces temere variabilis est proxime bene est inventum diversorum processus, eg invenire positionem in numero collecti erunt intra aliquod temporis spatium est, invenire numerum electronic resource per certum tempus a succenderetur fornax cathode, cum adverteret multa fieri funera numerari durante certa tempora, et numerus in propria bella ab anno etc.
exemplum : Quod Calculate cum optimus quisque numerus summa duorum dierum viatores quod in minus quam 2. Si fuerit numerus viatores autem in adventu medium V sequitur Poisson rouge temere variabilis. sit V = = np
Si autem considerentur quantum ad numerum II minus quam duo dies, in viatores esset
| Primum diem | dies secundus | In summa |
| 0 | 0 | 0 |
| 0 | 1 | 1 |
| 1 | 0 | 1 |
ita probabile erit combination horum duorum dierum
=e-10[1+5+5]
= 11e-10
= 114.5410-5
X * = 4.994-4
exemplum: Calculate probabilitatem IV vel plures ex vitio Condensers turba Condensers provisum est C ad manufacturing defectus est Condensers I%.
Hic p=1% = 0.01 et n= 100 * 0.01=1
functio variabilium massa temere probabilitatem possumus uti Pisces pmf
100 = * = I C np mean =
cum optimus quisque, sic ad IV vel mendosum esse Condensers
=1-[P(0)+P(1)+P(2)+P(3)]
Exempli gratia: Si 0.002 sunt casus pro uber ut est defectiva, a vestibulum, quoniam plurimis de quibus X talis products quod hoc est probabile huiusmodi fasciculum non habet defectum, debili et duo vitiosa res de habitae ad tradendum (L) packets idem opus.
Hic pro una sarcina probabilitatis defectionis ie p=0.002, n=10
tum medium np=0.002*10= 0.020
ob causam ut quisque vestrum adprehendet nos
Ex mensa igitur patet quod nulla numerum packets defectu blade in unum: et erunt duo 4900,980,10 respectively.
Conclusio:
Hic articulus de quibus non aliquid de proprietatibus unius Binomial = temere variabilis, Pisces temere variabilis Random et supra Experimento memorata. Id est discreta temere variabilis Item Pisces temere variabilis una plures, de quibus apud proprietatibus. Cum optimus quisque massa distributio pro munus, spem, contentiones, et vexillum digredior exempli capta et ad bonum intellectum, in proximo discreta temere variabilis vasa nos tendo tectum aliquid plus adhuc si vis ire per tunc Lectio Page mathematica.
Laudavimus Schaum est in probabilitatem et statistics