_覓 | 覦覈襦 | 豕蠏手 | 殊螳 | 譯殊碁 |
FrontPage › 危覿-BINOMDIST
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1 覯襯企伎 #
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2 危覿 #襯覲 X 覿螳 危 覿襯 磯ゼ 蟆曙 X ~ Binomial(n,p)襦 蠍壱覃, 蠏 襯讌(PMF) れ螻 螳.
n: 覯襯企 覦覲牛 p: 螳 炎概 襯(0 < p < 1) x: n覯 譴 炎概
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3 蠏碁襯 牛 危覿 危 #襷ろ 襴 襯 0.5企. 讀, 50% 襯襦 炎概 ろる 蟆企. P(n=10) 蠏碁襯 覲伎. 蠏碁 螳 觸譟燕 覿覿 x豢 螳 蠏企. P(n=10) 蟆曙 5 蠏殊 一危郁 覈磯れ. P(n=50) 蟆曙磯 蠏 25 蠏殊 一危郁 螳 襷 覦 蟆 覲 . 蠏碁殊 n 貉れ襦 蠏覿 蠏殊る 蟆 覲伎譯手 .
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4 :覿 0.1 譯殊^螻旧 15螳 豢豢 , 覿 10螳 伎 襯 #覿 0.1 譯殊^螻旧 15螳 豢豢 , 覿 10螳 伎 襯? 1.8662E-07
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5 : れ 1% ″ 血襯 蟆一(覡伎) #-- 覓語 豢豌: 襯襦, Albert Leon-Garcia 讌, 蟾, 豕覦, 蟯 蟾, 殊伎 貅伎
ろ . A B襦 48螳 牛襯 ″ ろ . 讌襷, 血 1/3譴朱 襾語 覓伎 血企. 48螳 血 ″ 蟆 觜企. れ 1%(牛螳 覿貍讌 譴企 螳) ″ 血襯 蟆一 覲伎. 血語 覓伎 血語 危覿. れ朱 危覿襯 襷れ 覲伎.
#危覿 set.seed(48) packets <- c() for(i in 1:1000){ packets <- c(packets, sum(rbinom(48, 1, 0.333))) } summary(packets) 覡伎 企慨.
#覡伎: 1% 覲企 血? #れ: (燕血 - 覲企狩血) > 0 n <- length(y) prop <- c() x <- 1:48 for(concurrent in x){ prop <- c(prop, sum(packets > concurrent)/n) } plot(x, prop) abline(h=0.01) cutting_point <- min(which(prop < 0.01)) abline(v=cutting_point) text(cutting_point + 1, 0.05, cutting_point) text(1, 0.05, 0.1) --谿瑚: set.seed(48) 譯殊豌襴 襦蠏碁 螻る慨 蟇一 24企, 23, 25 螳 . [edit]
6 :10螳 螻 #襴 螻旧 10螳螳 .
dbinom(3, 10, 0.4) 蟆郁骸
> dbinom(3, 10, 0.4) [1] 0.2149908 10覯 螻旧 蟶朱 (覲旧 豢豢) 企 1螳 觜螳螻旧 蟶朱 襯 --> 1 - 觜螳螻旧 0螳 蟶朱 襯
1-dbinom(0, 10, 0.4) 蟆郁骸
> 1-dbinom(0, 10, 0.4) [1] 0.9939534 10覯 螻旧 蟶朱 (覲旧 豢豢) 觜螳 螻旧 2螳 危襦 蟶朱 襯
pbinom(2, 10, 0.4) 蟆郁骸
> pbinom(2, 10, 0.4) [1] 0.1672898
鏤
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覈 襷 螻 企Μ 襷 . |