Binompdf နှင့် binomcdf- ကွာခြားချက် (ဥပမာများ)

binomial distribution သည် စာရင်းဇယားအားလုံးတွင် အသုံးအများဆုံး ဖြန့်ဝေမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။

TI-84 ဂဏန်းတွက်စက်တွင်၊ binomial distribution နှင့် ပတ်သက်သော ဖြစ်နိုင်ခြေများကို ရှာဖွေရန် လုပ်ဆောင်ချက်နှစ်ခုကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်-

• binompdf(n, p, x) : ပေးထားသောစမ်းသပ်မှုတစ်ခုတွင် အောင်မြင်မှုဖြစ်နိုင်ခြေ p နှင့်ညီမျှသည့် n စမ်းသပ်မှုတစ်လျှောက်တွင် အတိအကျ x အောင်မြင်မှုများ ဖြစ်ပေါ်နိုင်သည့် ဖြစ်နိုင်ခြေကို ရှာဖွေသည်။
• binomcdf(n, p, x) : ပေးထားသော စမ်းသပ်မှုတစ်ခုတွင် အောင်မြင်မှုဖြစ်နိုင်ခြေ p နှင့် ညီမျှသည့် x သို့မဟုတ် နည်းပါးသော အောင်မြင်မှုများ ဖြစ်ပေါ်နိုင် ခြေကို ရှာဖွေသည်။

2nd ကိုနှိပ်ပြီး VARS ကို နှိပ်ခြင်းဖြင့် အဆိုပါလုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုစီကို TI-84 ဂဏန်းတွက်စက်တွင် သင်ဝင်ရောက်နိုင်သည်။ ၎င်းသည် သင့်အား binompdf() နှင့် binomcdf() ကို သုံးနိုင်သည့် DISTR ဖန်သားပြင်သို့ ခေါ်ဆောင်သွားပါမည်။

အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာများသည် ဤလုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုစီကို လက်တွေ့အသုံးချနည်းကို ပြသထားသည်။

ဥပမာများ- Binompdf() အသုံးပြုနည်း

အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာများသည် binompdf() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုနည်းကို ပြသထားသည်။

ဥပမာ 1- အလွတ်ပစ်ရန် ကြိုးစားမှု

Jessica သည် သူမ၏ အလွတ်ပစ်ရန် ကြိုးစားမှု 80% ကို ပြုလုပ်သည်။ အကယ်၍ သူမ 10 အလွတ်ပစ်ပါက၊ သူမသည် 7 ကိုအတိအကျပြုလုပ်နိုင်ခြေအဘယ်နည်း။

ဤမေးခွန်းကိုဖြေဆိုရန် အောက်ပါပုံသေနည်းကို ရိုက်ထည့်နိုင်ပါသည်။

သူမ 7 အတိအကျရနိုင်ခြေသည် 0.2013 ဖြစ်သည်။

ဥပမာ 2- မသမာသော ငွေလွှဲမှုများ

ငွေလွှဲမှုအားလုံး၏ 3% သည် လိမ်လည်မှုဖြစ်ကြောင်း ဘဏ်တစ်ခုမှသိသည်။ သတ်မှတ်ထားသောနေ့တွင် ငွေပေးငွေယူ 20 ပေါ်ပေါက်ပါက 2 အတိအကျသည် လိမ်လည်မှုဖြစ်နိုင်ခြေ မည်မျှရှိသနည်း။

ဤမေးခွန်းကိုဖြေဆိုရန် အောက်ပါပုံသေနည်းကို ရိုက်ထည့်နိုင်ပါသည်။

အရောင်းအ၀ယ် 2 ခု အတိအကျ လိမ်လည်မှုဖြစ်နိုင်ခြေမှာ 0.0988 ဖြစ်သည်။

ဥပမာများ- Binomcdf() အသုံးပြုနည်း

အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာများသည် binomcdf() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုနည်းကို ပြသထားသည်။

ဥပမာ 1- အလွတ်ပစ်ရန် ကြိုးစားမှု

Jessica သည် သူမ၏ အလွတ်ပစ်ရန် ကြိုးစားမှု၏ 50% ကို ပြုလုပ်သည်။ အကယ်၍ သူမသည် အလွတ်ပစ်ချက် 10 ကြိမ်ပြုလုပ်ပါက၊ သူမသည် 7 သို့မဟုတ် ထို့ထက်နည်းသော ဖြစ်နိုင်ခြေအဘယ်နည်း။

ဤမေးခွန်းကိုဖြေဆိုရန် အောက်ပါပုံသေနည်းကို ရိုက်ထည့်နိုင်ပါသည်။

သူမသည် 7 ကြိမ် သို့မဟုတ် ထိုနည်းသော အလကားပစ်ခြင်းကို ပြုလုပ်နိုင်သည့် ဖြစ်နိုင်ခြေမှာ 0.9453 ဖြစ်သည်။

ဥပမာ 2- မသမာသော ငွေလွှဲမှုများ

ငွေလွှဲမှုအားလုံး၏ 3% သည် လိမ်လည်မှုဖြစ်ကြောင်း ဘဏ်တစ်ခုမှသိသည်။ သတ်မှတ်ရက်အတွင်း အရောင်းအ၀ယ် 20 ပေါ်ပေါက်ပါက၊ လွှဲပြောင်းမှု 2 ခုထက်ပို၍ လိမ်လည်မှုဖြစ်နိုင်ခြေအဘယ်နည်း။

ဤမေးခွန်းကိုဖြေဆိုရန် အောက်ပါပုံသေနည်းကို ရိုက်ထည့်နိုင်ပါသည်။

အရောင်းအ၀ယ် 2 ခုထက်ပို၍ လိမ်လည်မှုဖြစ်နိုင်ခြေမှာ 0.021 ဖြစ်သည်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

Binomial ဖြန့်ဝေဂဏန်းတွက်စက်
Excel တွင် binomial စမ်းသပ်မှုပြုလုပ်နည်း