Calculadora de distribución binomial negativa

Actualizado por ultima vez el 14 de mayo de 2023, por Luis Benites.

Esta calculadora usa la distribución binomial negativa para encontrar la probabilidad de experimentar k fallas antes de experimentar r éxitos cuando la probabilidad de éxito en cada prueba es p .



P(X = 9 ): 0.07191


En el mundo de la estadística, la distribución binomial negativa es una herramienta fundamental para el cálculo de probabilidades en eventos que involucran una serie de ensayos independientes. Esta distribución se utiliza para determinar la probabilidad de que un número determinado de ensayos sea necesario para obtener un número específico de éxitos.

Para facilitar el cálculo de esta distribución, se ha desarrollado la «Calculadora de distribución binomial negativa». Esta herramienta en línea permite a los usuarios ingresar los parámetros necesarios para calcular la probabilidad de éxito en los ensayos, el número de ensayos necesarios para alcanzar un número específico de éxitos y el número deseado de éxitos.

Con esta calculadora, los usuarios pueden obtener rápidamente la probabilidad de éxito en una serie de ensayos, lo que puede ser útil en una variedad de aplicaciones estadísticas, como la planificación de estudios clínicos o la evaluación de la efectividad de una campaña publicitaria.

Descubre cómo identificar una distribución binomial negativa con estos sencillos pasos

La distribución binomial negativa es un modelo estadístico que se utiliza para describir situaciones en las que se realizan una serie de experimentos independientes y se desea conocer el número de intentos que se necesitan para conseguir un número determinado de éxitos. Si estás interesado en aprender cómo identificar una distribución binomial negativa, sigue estos sencillos pasos.

Paso 1: Identifica los parámetros de la distribución

Para identificar una distribución binomial negativa, es necesario conocer dos parámetros: el número de éxitos que se desean conseguir (r) y la probabilidad de éxito en cada intento (p). Estos parámetros se suelen representar como r y p, respectivamente.

Paso 2: Identifica el número de intentos necesarios para conseguir r éxitos

Una vez que se conocen los parámetros de la distribución, es necesario identificar el número de intentos necesarios para conseguir r éxitos. Este número se suele representar como X y se conoce como la variable aleatoria que sigue una distribución binomial negativa.

Paso 3: Calcula la función de probabilidad de la distribución

Una vez que se conocen los parámetros de la distribución y la variable aleatoria X, es posible calcular la función de probabilidad de la distribución binomial negativa. Esta función se utiliza para calcular la probabilidad de que se necesiten X intentos para conseguir r éxitos.

Paso 4: Utiliza una calculadora de distribución binomial negativa

Si no deseas calcular la función de probabilidad de la distribución binomial negativa manualmente, es posible utilizar una calculadora de distribución binomial negativa. Estas calculadoras te permiten introducir los parámetros de la distribución y calcular la probabilidad de que se necesiten X intentos para conseguir r éxitos.

Si deseas identificar una distribución binomial negativa, sigue estos sencillos pasos o utiliza una calculadora de distribución binomial negativa para facilitar el proceso.

Distribución binomial negativa: ejemplos y definición en estadísticas

La distribución binomial negativa es una herramienta importante en estadísticas que nos permite modelar situaciones en las que estamos interesados en contar el número de ensayos necesarios para obtener un número determinado de éxitos.

Definición: La distribución binomial negativa describe el número de ensayos necesarios para obtener un número fijo de éxitos en una serie de ensayos independientes e idénticos. Esta distribución se caracteriza por dos parámetros: el número de éxitos deseados y la probabilidad de éxito en cada ensayo.

Por ejemplo, supongamos que un equipo de fútbol necesita ganar 5 partidos más para clasificar a la siguiente ronda del torneo. Si sabemos que la probabilidad de que el equipo gane cada partido es del 60%, podemos usar la distribución binomial negativa para determinar el número de partidos que el equipo necesitará jugar antes de conseguir los 5 éxitos necesarios.

Para calcular esto, podemos utilizar una calculadora de distribución binomial negativa. Esta herramienta nos permite ingresar los valores de los parámetros y obtener la probabilidad de que el número de ensayos necesarios sea igual a un valor determinado.

Por ejemplo, si queremos saber la probabilidad de que el equipo necesite jugar exactamente 10 partidos antes de ganar los 5 necesarios, podemos ingresar los valores de los parámetros en la calculadora y obtener la respuesta.

Además del ejemplo anterior, la distribución binomial negativa se utiliza en una variedad de situaciones en las que estamos interesados en contar el número de ensayos necesarios para obtener un número fijo de éxitos. Algunos ejemplos comunes incluyen la determinación del número de intentos necesarios para obtener una cierta cantidad de ventas o la cantidad de intentos necesarios para obtener una cantidad determinada de respuestas en una encuesta.

La calculadora de distribución binomial negativa es una herramienta útil para calcular la probabilidad de que el número de ensayos necesarios sea igual a un valor determinado.

Diferencias entre binomial y binomial negativa: todo lo que necesitas saber

La distribución binomial es una herramienta estadística que se utiliza para analizar experimentos en los que se realizan una serie de pruebas independientes y se observa el número de éxitos que se obtienen en un número fijo de pruebas. Por otro lado, la distribución binomial negativa se utiliza para analizar experimentos en los que se realizan pruebas independientes hasta obtener un número fijo de éxitos.

La principal diferencia entre ambas distribuciones radica en el número de pruebas que se realizan. La distribución binomial se utiliza cuando se conoce el número de pruebas que se van a realizar, mientras que la distribución binomial negativa se utiliza cuando no se conoce el número de pruebas que se necesitan para obtener un número fijo de éxitos.

En la distribución binomial, se utiliza la fórmula P(X=k) = (n choose k) * p^k * (1-p)^(n-k), donde n es el número de pruebas, p es la probabilidad de éxito en cada prueba y k es el número de éxitos que se desean obtener. En la distribución binomial negativa, se utiliza la fórmula P(X=k) = (k-1 choose r-1) * p^r * (1-p)^(k-r), donde r es el número de éxitos que se desean obtener y p es la probabilidad de éxito en cada prueba.

Otra diferencia importante es que en la distribución binomial, la probabilidad de éxito en cada prueba es constante, mientras que en la distribución binomial negativa, la probabilidad de éxito puede variar en cada prueba.

Descubre cuándo es necesario utilizar la distribución Pascal en tus cálculos

La distribución Pascal, también conocida como distribución binomial negativa, es una herramienta estadística que se utiliza para calcular la probabilidad de obtener un determinado número de éxitos en una serie de ensayos independientes y con reemplazo, antes de alcanzar un cierto número de fracasos.

Esta distribución es muy útil en situaciones en las que se desea conocer la probabilidad de que un evento ocurra un cierto número de veces antes de que se produzca un evento no deseado, como puede ser el caso de la producción de piezas defectuosas en una cadena de montaje.

Para utilizar la distribución Pascal en tus cálculos, es necesario conocer algunos datos previos, como el número de ensayos realizados, la probabilidad de éxito en cada ensayo y el número de éxitos deseados antes de llegar a un determinado número de fracasos.

Una vez que se tienen estos datos, se puede utilizar una calculadora de distribución binomial negativa para obtener la probabilidad de que se produzcan exactamente el número de éxitos deseados antes de alcanzar el número de fracasos establecido.

Es importante destacar que la distribución Pascal solo se aplica en situaciones en las que los ensayos son independientes y con reemplazo, es decir, que cada ensayo se realiza de manera independiente y que después de cada ensayo se vuelve a poner en juego el mismo conjunto de posibilidades.

En conclusión, la calculadora de distribución binomial negativa es una herramienta valiosa para aquellos que necesitan calcular la probabilidad de un número determinado de ensayos fallidos antes de alcanzar un cierto número de éxitos en un experimento. Esta calculadora brinda una solución rápida y precisa para los cálculos de esta distribución, permitiendo a los usuarios ahorrar tiempo y evitar errores en sus cálculos. Sin duda, esta herramienta se ha convertido en una de las favoritas de los profesionales en estadística y matemáticas.

Tengo una Maestría en Ciencias en Estadística Aplicada y he trabajado en algoritmos de aprendizaje automático para empresas profesionales tanto en el sector de la salud como en el comercio minorista.

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