Биноминальная таблица для n = 2, n = 3, n = 4, n = 5 и n = 6

Один важный дискретный Случайная переменная является биномиальной случайной величиной. Распределение переменной этого типа, называемое биномиальным распределением, полностью определяется двумя параметрами: N и п. Вот N это количество испытаний и п вероятность успеха Таблицы ниже предназначены для N = 2, 3, 4, 5 и 6. Вероятности в каждом округлены до трех знаков после запятой.

Перед использованием таблицы важно определить если биномиальное распределение должно быть использовано. Чтобы использовать этот тип распространения, мы должны убедиться, что выполнены следующие условия:

  1. У нас есть конечное число наблюдений или испытаний.
  2. Результат обучения может быть классифицирован как успех или неудача.
  3. Вероятность успеха остается постоянной.
  4. Наблюдения не зависят друг от друга.

Биномиальное распределение дает вероятность р успехи в эксперименте с общим N независимые испытания, каждое из которых имеет вероятность успеха п. Вероятности рассчитываются по формуле С(N, р)пр(1 - п)N - р где С(N, р) это формула для комбинации.

instagram viewer

Каждая запись в таблице упорядочена по значениям п и из р. Существует отдельная таблица для каждого значения п.

Другие таблицы

Для других биномиальных таблиц распределения: N = От 7 до 9, N = От 10 до 11. Для ситуаций, в которых н.п. и N(1 - п) больше или равно 10, мы можем использовать нормальное приближение к биномиальному распределению. В этом случае аппроксимация очень хорошая и не требует вычисления биномиальных коэффициентов. Это обеспечивает большое преимущество, потому что эти биномиальные вычисления могут быть довольно сложными.

пример

Чтобы увидеть, как использовать таблицу, мы рассмотрим следующий пример из генетика. Предположим, что мы заинтересованы в изучении потомства двух родителей, которые, как мы знаем, имеют рецессивный и доминантный ген. Вероятность того, что потомство унаследует две копии рецессивного гена (и, следовательно, будет иметь рецессивный признак), составляет 1/4.

Предположим, мы хотим рассмотреть вероятность того, что определенное количество детей в семье из шести человек обладает этой чертой. Позволять Икс быть число детей с этой чертой. Смотрим на стол для N = 6 и столбец с п = 0,25 и видим следующее:

0.178, 0.356, 0.297, 0.132, 0.033, 0.004, 0.000

Для нашего примера это означает, что

  • P (X = 0) = 17,8%, то есть вероятность того, что ни один из детей не имеет рецессивного признака.
  • P (X = 1) = 35,6%, то есть вероятность того, что один из детей имеет рецессивный признак.
  • P (X = 2) = 29,7%, что является вероятностью того, что двое детей имеют рецессивный признак.
  • P (X = 3) = 13,2%, что является вероятностью того, что трое детей имеют рецессивный признак.
  • P (X = 4) = 3,3%, что является вероятностью того, что четверо детей имеют рецессивный признак.
  • P (X = 5) = 0,4%, что является вероятностью того, что пятеро детей имеют рецессивный признак.

Таблицы для n = 2 до n = 6

N = 2

п .01 .05 .10 .15 .20 .25 .30 .35 .40 .45 .50 .55 .60 .65 .70 .75 .80 .85 .90 .95
р 0 .980 .902 .810 .723 .640 .563 .490 .423 .360 .303 .250 .203 .160 .123 .090 .063 .040 .023 .010 .002
1 .020 .095 .180 .255 .320 .375 .420 .455 .480 .495 .500 .495 .480 .455 .420 .375 .320 .255 .180 .095
2 .000 .002 .010 .023 .040 .063 .090 .123 .160 .203 .250 .303 .360 .423 .490 .563 .640 .723 .810 .902

N = 3

п .01 .05 .10 .15 .20 .25 .30 .35 .40 .45 .50 .55 .60 .65 .70 .75 .80 .85 .90 .95
р 0 .970 .857 .729 .614 .512 .422 .343 .275 .216 .166 .125 .091 .064 .043 .027 .016 .008 .003 .001 .000
1 .029 .135 .243 .325 .384 .422 .441 .444 .432 .408 .375 .334 .288 .239 .189 .141 .096 .057 .027 .007
2 .000 .007 .027 .057 .096 .141 .189 .239 .288 .334 .375 .408 .432 .444 .441 .422 .384 .325 .243 .135
3 .000 .000 .001 .003 .008 .016 .027 .043 .064 .091 .125 .166 .216 .275 .343 .422 .512 .614 .729 .857

N = 4

п .01 .05 .10 .15 .20 .25 .30 .35 .40 .45 .50 .55 .60 .65 .70 .75 .80 .85 .90 .95
р 0 .961 .815 .656 .522 .410 .316 .240 .179 .130 .092 .062 .041 .026 .015 .008 .004 .002 .001 .000 .000
1 .039 .171 .292 .368 .410 .422 .412 .384 .346 .300 .250 .200 .154 .112 .076 .047 .026 .011 .004 .000
2 .001 .014 .049 .098 .154 .211 .265 .311 .346 .368 .375 .368 .346 .311 .265 .211 .154 .098 .049 .014
3 .000 .000 .004 .011 .026 .047 .076 .112 .154 .200 .250 .300 .346 .384 .412 .422 .410 .368 .292 .171
4 .000 .000 .000 .001 .002 .004 .008 .015 .026 .041 .062 .092 .130 .179 .240 .316 .410 .522 .656 .815

N = 5

п .01 .05 .10 .15 .20 .25 .30 .35 .40 .45 .50 .55 .60 .65 .70 .75 .80 .85 .90 .95
р 0 .951 .774 .590 .444 .328 .237 .168 .116 .078 .050 .031 .019 .010 .005 .002 .001 .000 .000 .000 .000
1 .048 .204 .328 .392 .410 .396 .360 .312 .259 .206 .156 .113 .077 .049 .028 .015 .006 .002 .000 .000
2 .001 .021 .073 .138 .205 .264 .309 .336 .346 .337 .312 .276 .230 .181 .132 .088 .051 .024 .008 .001
3 .000 .001 .008 .024 .051 .088 .132 .181 .230 .276 .312 .337 .346 .336 .309 .264 .205 .138 .073 .021
4 .000 .000 .000 .002 .006 .015 .028 .049 .077 .113 .156 .206 .259 .312 .360 .396 .410 .392 .328 .204
5 .000 .000 .000 .000 .000 .001 .002 .005 .010 .019 .031 .050 .078 .116 .168 .237 .328 .444 .590 .774

N = 6

п .01 .05 .10 .15 .20 .25 .30 .35 .40 .45 .50 .55 .60 .65 .70 .75 .80 .85 .90 .95
р 0 .941 .735 .531 .377 .262 .178 .118 .075 .047 .028 .016 .008 .004 .002 .001 .000 .000 .000 .000 .000
1 .057 .232 .354 .399 .393 .356 .303 .244 .187 .136 .094 .061 .037 .020 .010 .004 .002 .000 .000 .000
2 .001 .031 .098 .176 .246 .297 .324 .328 .311 .278 .234 .186 .138 .095 .060 .033 .015 .006 .001 .000
3 .000 .002 .015 .042 .082 .132 .185 .236 .276 .303 .312 .303 .276 .236 .185 .132 .082 .042 .015 .002
4 .000 .000 .001 .006 .015 .033 .060 .095 .138 .186 .234 .278 .311 .328 .324 .297 .246 .176 .098 .031
5 .000 .000 .000 .000 .002 .004 .010 .020 .037 .061 .094 .136 .187 .244 .303 .356 .393 .399 .354 .232
6 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .001 .002 .004 .008 .016 .028 .047 .075 .118 .178 .262 .377 .531 .735
instagram story viewer