حاسبة التوزيع ذي الحدين

أدخل عدد المحاولات واحتمال النجاح في كل محاولة وعدد النجاحات k. تحصل على P(X = k) وP(X ≤ k) وP(X ≥ k)، والمتوسط والتباين، وكل خطوة من الحساب.

مجانية تعمل داخل متصفحك آخر مراجعة: الثلاثاء، 30 جمادى الأولى 1448 بعد الهجرة

عدد المحاولات المستقلة، من 1 إلى 1000.

احتمال النجاح في محاولة واحدة، كنسبة مئوية. لقطعة نقد عادلة، 50٪.

العدد الذي تريد احتماله. لا يمكن أن يكون أكبر من n.

النتيجة

P(X = k): نجاح k مرة بالضبط — احتمال أن يكون عدد النجاحات k بالضبط.
P(X ≤ k): على الأكثر k نجاحاً — احتمال k نجاحاً أو أقل.
P(X ≥ k): على الأقل k نجاحاً — احتمال k نجاحاً أو أكثر.
المتوسط np — عدد النجاحات المتوقع.
التباين np(1 − p) — مقدار تغيّر عدد النجاحات.

رسم التوزيع

طريقة الحساب

جدول التوزيع

تعمل هذه الأداة داخل متصفحك. ما تكتبه فيها لا يُرسل إلينا.

طريقة الاستخدام

  1. أدخل عدد المحاولات n، مثلاً 10.
  2. أدخل احتمال النجاح p كنسبة مئوية، مثلاً 50٪.
  3. أدخل عدد النجاحات k الذي تريد احتماله.
  4. اقرأ P(X = k): نجاح k مرة بالضبط وP(X ≤ k) وP(X ≥ k)، ثم جدول التوزيع وطريقة الحساب.

صيغة ذي الحدين

تتكون التجربة ذات الحدين من n محاولة مستقلة، ينجح كل منها باحتمال p نفسه. عدد النجاحات X يتبع التوزيع ذا الحدين. احتمال نجاح k مرة بالضبط هو عدد الطرق لاختيار المحاولات الناجحة، C(n, k)، مضروباً في احتمال نمط واحد من هذا النوع، pᵏ(1 − p)ⁿ⁻ᵏ.

متوسط عدد النجاحات هو np، وتباينه np(1 − p). الانحراف المعياري هو الجذر التربيعي للتباين، لذلك تقع معظم النتائج ضمن نحو انحرافين معياريين من المتوسط.

P(X = k) = C(n, k) × pᵏ × (1 − p)ⁿ⁻ᵏ، مع C(n, k) = n! ÷ (k! (n − k)!)
المتوسط = np
التباين = np(1 − p)

الدقيق والأكثر والأقل

P(X ≤ k) تجمع احتمالات 0 و1 و… و k نجاحاً. أما P(X ≥ k) فتجمع احتمالات k وk + 1 و… و n. الطرفان يتداخلان عند k، لذلك P(X ≥ k) تساوي أيضاً واحداً ناقص P(X ≤ k − 1). يسرد الجدول كل عدد مع احتماله والاحتمال التراكمي حتى ذلك العدد.

الافتراضات وما لا تغطيه الحاسبة

  • يجب أن تكون المحاولات مستقلة ولها احتمال النجاح نفسه. السحب دون إرجاع من مجموعة صغيرة يحتاج التوزيع فوق الهندسي بدلاً منه.
  • المحاولات التي لها أكثر من نتيجتين تحتاج التوزيع متعدد الحدود، وعدد المحاولات هنا محدود بـ 1000.
  • لتوزيع بواسون للأحداث النادرة مع محاولات كثيرة، استخدم حاسبة احتمال بواسون.

مثال محلول: 10 محاولات باحتمال p = 50٪ وk = 3

C(10, 3) = 120، إذن P(X = 3) = 120 × 0.5³ × 0.5⁷ = 120 ÷ 1024 = 0.117188. احتمال 3 نجاحات على الأكثر هو 0.171875، واحتمال 3 نجاحات على الأقل 0.945313. المتوسط 5 والتباين 2.5.

عدد النجاحات j P(X = j) P(X ≤ j)
0 0.000977 0.000977
1 0.009766 0.010742
2 0.043945 0.054688
3 0.117188 0.171875

الأسئلة الشائعة

ما الفرق بين P(X = k) وP(X ≤ k)؟

P(X = k) هو احتمال k نجاحاً بالضبط. أما P(X ≤ k) فيجمع احتمالات كل عدد من 0 إلى k، لذلك فهو دائماً أكبر من أو يساوي P(X = k).

متى يمكنني استخدام التوزيع ذي الحدين؟

عندما تعد النجاحات في عدد ثابت من المحاولات المستقلة التي لها احتمال النجاح نفسه، مثل رميات قطعة النقد، أو القطع المعيبة في دفعة، أو الإجابات الصحيحة المخمّنة عشوائياً.

كيف أحسب احتمال نجاح واحد على الأقل؟

أدخل k = 1 واقرأ P(X ≥ 1). وهو يساوي واحداً ناقص احتمال عدم وجود أي نجاح، أي 1 − (1 − p)ⁿ.

لماذا التباين هو np(1 − p)؟

كل محاولة تسهم بتباين مقداره p(1 − p)، والمحاولات المستقلة تتراكم، فيكون الناتج n مضروباً في هذه القيمة.

ماذا يحدث عندما يكون الاحتمال 0٪ أو 100٪؟

تكون النتيجة مؤكدة: عند 0٪ يكون العدد دائماً 0، وعند 100٪ يكون دائماً n. تعرض الحاسبة احتمالاً يساوي 1 لهذا العدد و0 للأعداد الأخرى.

هل ترسل الحاسبة أرقامي إلى أي جهة؟

لا. يجري الحساب في متصفحك، ولا يُرسل أي شيء تكتبه إلى خوادمنا.

المصادر

آخر مراجعة للأرقام والنص: الثلاثاء، 30 جمادى الأولى 1448 بعد الهجرة.

نستخدم ملفات تعريف ارتباط ضرورية لتشغيل الموقع. وبموافقتك، تستخدم Google أيضاً ملفات تعريف ارتباط للإعلانات، لعرض إعلانات مخصصة. وإذا رفضتها، فستظل ترى إعلانات، لكنها لن تكون مخصصة لك.