حاسبة احتمالية فرط الجيومترية

هنا نوضح المزيد عن حtmal toزiub فrط الهندسية حتى تتمكن من الاستفادة بشكل أفضل من هذه الآلة الحاسبة المفرطة المفرطة: الاحتمال المفرط في التوزيع المنفصل للاحتمال مع المعلمات \(N\) (إجمالي عدد العناصر) , \(K\) (إجمالي عدد العناصر المعيبة) , و \(n\) (حجم العينة) , والتي يمكن أن تأخذ قيم عشوائية في نطاق \([0, K]\).

صيغة التوزيع المفرط

إذا كان \(X\)هو متغير عشوائي hypergeometric مع المعلمات \(N\)و \(K\)و \(n\), ثم لـ \(k \in [0, K]\)نحصل

\[ \Pr(X = k) = \frac{\left( \begin{matrix} K \\ k \end{matrix}\right) \times \left( \begin{matrix} N-K \\ n-k \end{matrix}\right)}{\left( \begin{matrix} N \\ n \end{matrix}\right)} \]

التوزيع المفرط في القياس مقابل poisson و binomial

يعد التوزيع المفرط في التوزيع من بين أكثر التوزيعات المنفصلة شعبية التي يمكنك استخدامها , بالإضافة إلى تويز عاش و ال Toزiued ثnaئy .

فيما يتعلق بالخصائص , يكون المفرط المفرط أقرب إلى توزيع الحدين , حيث يتم تطبيقهما في فكرة عدد من التجارب واحتمال الحصول على عنصر معيب.

يشبه الإعداد , مع تجارب N , ولكن الفرق هو أنه مع التوزيع المفرط في القياس , فإن احتمال استخراج المعيب يتغير من التجربة إلى التجربة , في حين أن توزيع Poisson يحتمل أن يكون احتمال وجود معيب (وهو 1 - P) هوثابت لجميع التجارب.

الآلات الحاسبة التوزيع المنفصلة الأخرى

توزيع مماثل هو التوزيع ذو الحدين (مع الفرق الذي تظل نسبة العيوب ثابتة عند أخذ العينات دون استبدال. تحقق من حASBة alathtmailiة .توزيع منفصل آخر آخر هو تويز عاش , والتي قد تكون مهتمًا بالتسجيل.