Калькулятор биномиального распределения

Этот инструмент использует зависимость P(X = k) = C(n, k) × p^k × (1 - p)^(n - k); C(n, k) = n! / (k! × (n - k)!); P(X <= k) = сумма P(X = i) для i = 0 до k; Среднее = n × p; Дисперсия = n × p × (1 - p); Стандартное отклонение = √(дисперсия). Он использует входные значения (Число испытаний n, Вероятность успеха p (от 0 до 1), Число успехов k) и возвращает следующие результаты: P(X = k), P(X <= k), Mean (n p), Variance, Standard deviation. Поскольку это детерминированное правило, а не данные, специфичные для конкретной страны, результат никогда не меняется: одни и те же входные данные всегда дают один и тот же результат, проверяете ли вы упражнение, настраиваете конфигурацию или сверяете другой инструмент. Введите свои значения в поля ниже, и результат обновится мгновенно; вы также можете поделиться постоянной ссылкой с уже заполненным расчётом, что удобно для преподавания, отчётов или совместной работы. Например, при Число испытаний n = 10, Вероятность успеха p (от 0 до 1) = 0,5, Число успехов k = 4 результат равен 0,21, а пример расчёта ниже показывает каждый шаг, чтобы вы могли проследить вычисление и повторить его вручную. Этот метод - стандартная форма, задокументированная источником NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods, а подпись над каждым результатом показывает дату его последней проверки. Этот инструмент предоставляет общую информацию и не заменяет профессиональную консультацию в области инженерии, медицины, финансов или науки; всегда проверяйте важные результаты по первоисточникам и на основе собственного суждения.

При Число испытаний n = 10, Вероятность успеха p (от 0 до 1) = 0,5, Число успехов k = 4, результат равен 0,21.

Формула: P(X = k) = C(n, k) × p^k × (1 - p)^(n - k). Источник: NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods, по состоянию на 2026-07-14.

P(X = k)0,21
P(X <= k)0,38
Mean (n p)5
Variance2,5
Standard deviation1,58

Применимо к: введённым данным. Источник метода: NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods, проверено 2026-07-14.

Формула

P(X = k) = C(n, k) × p^k × (1 - p)^(n - k); C(n, k) = n! / (k! × (n - k)!); P(X <= k) = сумма P(X = i) для i = 0 до k; Среднее = n × p; Дисперсия = n × p × (1 - p); Стандартное отклонение = √(дисперсия)

Пример расчёта

При Число испытаний n = 10, Вероятность успеха p (от 0 до 1) = 0,5, Число успехов k = 4:

  1. P(X = k) = C(n, k) × p^k × (1 - p)^(n - k)
  2. Введённые значения: Число испытаний n = 10, Вероятность успеха p (от 0 до 1) = 0,5, Число успехов k = 4
  3. P(X = k) = 0,21
  4. P(X <= k) = 0,38
  5. Mean (n p) = 5
  6. Variance = 2,5
  7. Standard deviation = 1,58

Этот пример расчёта - один из автоматических эталонных тестов, которые калькулятор должен пройти перед публикацией.

Допущения

  • Этот инструмент применяет детерминированное правило к введённым данным.
  • Общая информация, а не профессиональная консультация.

Часто задаваемые вопросы

Какая формула используется?

P(X = k) = C(n, k) × p^k × (1 - p)^(n - k); C(n, k) = n! / (k! × (n - k)!); P(X <= k) = сумма P(X = i) для i = 0 до k; Среднее = n × p; Дисперсия = n × p × (1 - p); Стандартное отклонение = √(дисперсия), стандартная форма, описанная в источнике NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods.

Меняется ли результат со временем?

Нет. Это детерминированное правило: одни и те же входные данные всегда дают один и тот же результат.

Официальные источники и проверка

Проверено командой CalculatorHub, отредактировал James Graham, 2026-07-14. См. нашу методологию. Общая информация, а не профессиональная консультация.