Ti-84 電卓で二項確率を計算する方法

二項分布は、すべての統計で最も一般的に使用される分布の 1 つです。このチュートリアルでは、TI-84 計算機で次の関数を使用して二項確率を見つける方法について説明します。

binompdf(n, p, x) は、二項 pdf に関連付けられた確率を返します。

binomcdf(n, p, x) は、二項 cdf に関連付けられた累積確率を返します。

金：

• n = 試行回数
• p = 特定の試行の成功確率
• x = 成功の合計数

これら 2 つの関数には、TI-84 電卓で2nd を押してからvarsを押すとアクセスできます。これにより、 DISTR画面が表示され、そこでbinompdf()およびbinomcdf()を使用できるようになります。

次の例は、これらの関数を使用してさまざまな質問に答える方法を示しています。

例 1: 正確に x が成功する二項確率

質問:ネイサンはフリースロー試投の 60% を成功させます。彼がフリースローを 12 回成功させた場合、ちょうど 10 回成功する確率はどれくらいですか?

答え: binomialpdf(n, p, x) 関数を使用します。

binomialpdf(12, .60, 10) = 0.0639

例 2: x 未満の成功の二項確率

質問:ネイサンはフリースロー試投の 60% を成功させます。彼がフリースローを 12 回成功させた場合、彼が成功させるのが 10 回未満になる確率はどれくらいですか?

答え: binomialcdf(n, p, x-1)関数を使用します。

二項cdf(12, .60, 9) = 0.9166

例 3: 最大 x 個の成功の二項確率

質問:ネイサンはフリースロー試投の 60% を成功させます。彼が 12 本のフリースローを成功させた場合、最大 10 本を成功させる確率はどれくらいですか?

答え: binomialcdf(n, p, x)関数を使用します。

二項cdf(12, .60, 10) = 0.9804

例 4: x 回を超える成功の二項確率

質問:ネイサンはフリースロー試投の 60% を成功させます。彼が 12 本のフリースローを成功させた場合、彼が 10 本以上成功する確率はどれくらいですか?

答え:関数1 – binomialcdf(n, p, x)を使用します。

1 – binomialcdf(12, .60, 10) = 0.0196

例 5: 少なくとも x が成功する二項確率

質問:ネイサンはフリースロー試投の 60% を成功させます。彼が 12 本のフリースローを成功させた場合、彼が 10 本以上成功する確率はどれくらいですか?

答え:関数1 – binomialcdf(n, p, x-1)を使用します。

1 – 二項cdf(12, .60, 9) = 0.0834