Биномиальный Калькулятор (Бернулли)

Мгновенный поиск вероятностей для серии независимых попыток.

Точная вероятность: P(X = k)
24.6094 %
  • Суммарная (кумулятивная) вероятность P(X ≤ k): 62.3047 %
  • * Будьте осторожны с большими значениями 'n' (> 170), так как они превосходят лимит вычисления факториала в JS.

Важно знать перед использованием результата

Этот инструмент относится к разделу «Статистика и вероятности» и предназначен для быстрой ориентировочной оценки прямо в браузере.

  • Исходные значения не требуют регистрации и используются для расчета результата на странице.
  • Полученные цифры удобно использовать как черновой ориентир перед сравнением вариантов или принятием решения.

Подробнее о принципах расчета и ограничениях смотрите на странице «Как считаем».

Как пользоваться — пошагово

  1. Укажите Общее количество испытаний (n). Например, 10 бросков монетки.
  2. Укажите точное Количество желаемых успехов (k). Например, ровно 5 выпадений орла.
  3. Укажите Вероятность успеха в одном испытании (%) (p). Для честной монеты это 50%.
  4. Калькулятор выдаст вероятность ровно K успехов, а также кумулятивную вероятность (от 0 до K успехов включительно).

Часто задаваемые вопросы

  • Оно описывает математическую модель 'Успех' или 'Неудача'. Испытания не зависят друг от друга, их число фиксировано, а вероятность успеха одинакова в каждой попытке (как при бросании монетки, кубика или тесте 'да/нет').

  • Это суммарный шанс того, что количество успехов будет меньше или равно вашему значению (K). Если вы бросаете монетку 10 раз и ввели K=5, кумулятивная вероятность покажет шанс того, что орел выпадет 0, 1, 2, 3, 4 или 5 раз.

  • Когда есть фиксированное число независимых попыток, два исхода и одинаковая вероятность успеха в каждой попытке: тесты, броски, клики, браки и проверки качества.

  • Рядом часто считают [теорему Байеса](/bayes-theorem) для пересмотра вероятностей и [нормальное распределение](/normal-distribution), если нужна более широкая модель разброса.

  • Нужно убедиться, что события независимы, а вероятность успеха в каждом испытании не меняется. Если это не так, лучше выбрать другую модель.