{"id":1499,"date":"2023-07-26T03:37:19","date_gmt":"2023-07-26T03:37:19","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/esempi-reali-di-distribuzione-binomiale\/"},"modified":"2023-07-26T03:37:19","modified_gmt":"2023-07-26T03:37:19","slug":"esempi-reali-di-distribuzione-binomiale","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/esempi-reali-di-distribuzione-binomiale\/","title":{"rendered":"5 esempi concreti della distribuzione binomiale"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">La <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/distribuzione-binomiale-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">distribuzione binomiale<\/a> \u00e8 una distribuzione di probabilit\u00e0<\/span> <span style=\"color: #000000;\">utilizzata per modellare la probabilit\u00e0 che si verifichi un certo numero di &#8220;successi&#8221; in un certo numero di prove.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In questo articolo condividiamo 5 esempi di come viene utilizzata la distribuzione binomiale nel mondo reale.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio 1: numero di effetti collaterali correlati al farmaco<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Gli operatori sanitari utilizzano la distribuzione binomiale per modellare la probabilit\u00e0 che un certo numero di pazienti manifesti effetti collaterali derivanti dall\u2019assunzione di nuovi farmaci.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ad esempio, supponiamo di sapere che il 5% degli adulti che assumono un determinato farmaco sperimentano effetti collaterali negativi. Possiamo utilizzare un calcolatore di distribuzione binomiale per determinare la probabilit\u00e0 che pi\u00f9 di un certo numero di pazienti in un campione casuale di 100 manifestino effetti collaterali negativi.<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">P (X &gt; 5 pazienti hanno effetti collaterali) = <strong><span id=\"exactP\">0,38400<\/span><\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">P (X &gt; 10 pazienti hanno effetti collaterali) = <strong><span id=\"exactP\">0,01147<\/span><\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">P (X &gt; 15 pazienti hanno effetti collaterali) = <strong><span id=\"exactP\">0,0004<\/span><\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">E cos\u00ec via.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ci\u00f2 d\u00e0 agli operatori sanitari un\u2019idea della probabilit\u00e0 che un certo numero di pazienti manifesti effetti collaterali negativi.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio 2: numero di transazioni fraudolente<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Le banche utilizzano la distribuzione binomiale per modellare la probabilit\u00e0 che un certo numero di transazioni con carta di credito siano fraudolente.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ad esempio, supponiamo che sia noto che il 2% di tutte le transazioni con carta di credito in una determinata regione sono fraudolente. Se vengono effettuate 50 transazioni al giorno in una determinata regione, possiamo utilizzare un calcolatore di distribuzione binomiale per determinare la probabilit\u00e0 che si verifichi pi\u00f9 di un certo numero di transazioni fraudolente in un dato giorno:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">P(X &gt; 1 transazione fraudolenta) = <strong><span id=\"exactP\">0,26423<\/span><\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">P(X &gt; 2 transazioni fraudolente) = <strong><span id=\"exactP\">0,07843<\/span><\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">P(X &gt; 3 transazioni fraudolente) = <strong><span id=\"exactP\">0,01776<\/span><\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">E cos\u00ec via.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ci\u00f2 d\u00e0 alle banche un\u2019idea della probabilit\u00e0 che si verifichi un certo numero di transazioni fraudolente in un determinato giorno.<\/span><\/p>\n<h3> <strong>Esempio 3: numero di email di spam al giorno<\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Le societ\u00e0 di posta elettronica utilizzano la distribuzione binomiale per modellare la probabilit\u00e0 che un certo numero di e-mail di spam arrivino ogni giorno in una casella di posta.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ad esempio, supponiamo che sia noto che il 4% di tutte le email sono spam. Se un account riceve 20 email in un dato giorno, possiamo utilizzare un calcolatore di distribuzione binomiale per determinare la probabilit\u00e0 che un certo numero di tali email siano spam:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">P(X = 0 spam) = <strong><span id=\"exactP\">0,44200<\/span><\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">P(X = 1 spam) = <strong><span id=\"exactP\">0,36834<\/span><\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">P(X = 2 spam) = <strong><span id=\"exactP\">0,14580<\/span><\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">E cos\u00ec via.<\/span><\/p>\n<h3> <strong>Esempio 4: Numero di straripamenti di fiumi<\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">I sistemi di parco utilizzano la distribuzione binomiale per modellare la probabilit\u00e0 che i fiumi straripino un certo numero di volte ogni anno a causa delle precipitazioni eccessive.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ad esempio, supponiamo che un dato fiume straripi durante il 5% di tutti i temporali. Se in un dato anno si verificano 20 temporali, possiamo utilizzare un calcolatore di distribuzione binomiale per trovare la probabilit\u00e0 che il fiume esonda un certo numero di volte:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">P(X = 0 overflow) = <strong><span id=\"exactP\">0,35849<\/span><\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">P(X = 1 overflow) = <strong><span id=\"exactP\">0,37735<\/span><\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">P(X = 2 overflow) = <strong><span id=\"exactP\">0,18868<\/span><\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">E cos\u00ec via.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ci\u00f2 fornisce ai servizi del parco un&#8217;idea di quante volte potrebbero essere necessari per prepararsi agli straripamenti durante tutto l&#8217;anno.<\/span><\/p>\n<h3> <strong>Esempio 5: resi di acquisto settimanali<\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">I negozi al dettaglio utilizzano la distribuzione binomiale per modellare la probabilit\u00e0 di ricevere un certo numero di resi di acquisto ogni settimana.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ad esempio, supponiamo che sia noto che ogni settimana il 10% di tutti gli ordini viene restituito a un determinato negozio. Se ci sono 50 ordini quella settimana, possiamo utilizzare un calcolatore di distribuzione binomiale per determinare la probabilit\u00e0 che il negozio riceva pi\u00f9 di un certo numero di resi quella settimana:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">P(X &gt; 5 rendimenti) = <strong><span id=\"exactP\">0,18492<\/span><\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">P(X &gt; 10 rendimenti) = <strong><span id=\"exactP\">0,00935<\/span><\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">P(X &gt; 15 rendimenti) = <strong><span id=\"exactP\">0,00002<\/span><\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">E cos\u00ec via.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ci\u00f2 d\u00e0 al negozio un&#8217;idea di quanti rappresentanti del servizio clienti sono necessari nel negozio quella settimana per gestire i resi.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/esempio-di-distribuzione-normale\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">6 esempi concreti della distribuzione normale<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/esempi-reali-di-distribuzione-del-pesce\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">5 esempi concreti della distribuzione di Poisson<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/esempi-reali-di-distribuzione-geometrica\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">5 esempi concreti di distribuzione geometrica<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/esempi-reali-di-distribuzione-uniforme\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">5 esempi concreti di distribuzione uniforme<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La distribuzione binomiale \u00e8 una distribuzione di probabilit\u00e0 utilizzata per modellare la probabilit\u00e0 che si verifichi un certo numero di &#8220;successi&#8221; in un certo numero di prove. 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