Calculadora de distribución binomial negativa

Probabilidad de alcanzar el r-ésimo éxito, contada en fracasos previos o en ensayos totales, manteniendo distintas ambas parametrizaciones.

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Herramientas relacionadas

Todas las herramientas: Estadística y probabilidad →

Calculadora de probabilidad binomialObtén P(X=k) y todas las formas acumuladas de una vez hasta 1000 ensayos, con la media, la varianza, la moda y un gráfico de toda la distribución.Calculadora de distribución betaCalcula probabilidades de la distribución beta en [0,1] a partir de los parámetros de forma α y β mediante la beta incompleta regularizada.Calculadora de distribución exponencialCalcula probabilidades de la distribución exponencial para tiempos de espera a partir de la tasa λ: P(X≤x), P(X>x) y un rango.Generador de distribución gaussianaNúmeros con distribución normal mediante Box–Muller, con semilla opcional y la media y desviación de la muestra.Calculadora de distribución geométricaCalcula la probabilidad del primer éxito en el intento k (o tras k fallos) a partir de la probabilidad de éxito p por intento.Calculadora de distribución hipergeométricaCalcula probabilidades hipergeométricas de extraer k éxitos en n extracciones sin reposición de una población de N con K éxitos.Calculadora de distribución normalCalcula probabilidades normales P(X≤x), P(X>x), P(a≤X≤b) o halla x para un percentil, a partir de la media y la desviación típica.Calculadora de distribución de WeibullCalcula probabilidades de fiabilidad de Weibull F(x) y R(x) para análisis de fallos a partir de la forma β y la escala η.

Calculadora de distribución binomial negativa funciona directamente desde esta página — gratis, instantáneo y sin instalar nada. Está clasificada en Estadística y probabilidad dentro de nuestro catálogo, junto a Calculadora de probabilidad binomial y Calculadora de distribución beta.

Cómo usarlo

Abre la herramienta — sin registro ni instalación.
Introduce tus datos o ajusta las opciones disponibles.
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Preguntas frecuentes

¿Para qué sirve Calculadora de distribución binomial negativa?

Probabilidad de alcanzar el r-ésimo éxito, contada en fracasos previos o en ensayos totales, manteniendo distintas ambas parametrizaciones.

¿En qué casos se usa realmente?

Resumir un conjunto de datos antes de sacar conclusiones, comprobar si una diferencia entre dos grupos es real y poner un intervalo alrededor de una estimación.

¿Cuál es el error más frecuente?

Leer un p-valor como la probabilidad de que la hipótesis sea falsa. Es la probabilidad de ver datos al menos así de extremos si la nula fuera cierta: otra afirmación, y mucho más débil.

¿En qué se diferencia Calculadora de distribución binomial negativa de Calculadora de probabilidad binomial?

Están próximos pero responden a preguntas distintas. Calculadora de probabilidad binomial: obtén P(X=k) y todas las formas acumuladas de una vez hasta 1000 ensayos, con la media, la varianza, la moda y un gráfico de toda la distribución. Elige el que encaje con tu punto de partida — ambos son gratis.

¿Hay una herramienta para el siguiente paso?

Calculadora de distribución beta es el más cercano después de este: Calcula probabilidades de la distribución beta en [0,1] a partir de los parámetros de forma α y β mediante la beta incompleta regularizada.

¿Qué más conviene tener abierto al lado?

Calculadora de distribución exponencial y Generador de distribución gaussiana: aparecen en la misma tarea lo bastante a menudo como para merecer otra pestaña.

¿De dónde salen los datos?

Distribuciones y estadísticos de contraste se calculan desde sus definiciones estándar, no de una tabla impresa, así que traen más decimales que una tabla. Los supuestos de cada test se indican junto a él.

Para saber más

Todas las guías →

ExplicaciónFundamentos de probabilidad, con ejemplosLa probabilidad mide cuán probable es algo, de 0 a 1. Aquí tienes la idea básica, cómo combinar eventos con Y y O, y el complemento.ExplicaciónCuarenta a la ida y sesenta a la vuelta promedian cuarenta y ochoLa media armónica de 40 y 60 es 48, no 50, porque el tramo más lento dura más y por tanto cuenta más. Para 1, 2 y 4 vale 1,714 frente a una media aritmética de 2,33.ExplicaciónSi la varianza no es la media, no es una PoissonCon una media de cinco sucesos por intervalo, ocurren exactamente tres el 14,0 % de las veces, ninguno el 0,7 %, y diez o más el 3,2 % — una vez cada 31 intervalos aproximadamente. La distribución tiene un solo parámetro, y fija a la vez la media y la varianza.ExplicaciónCambia 30 por 300 y el rango intercuartílico no se muevePara 2, 5, 7, 8, 10, 13, 18, 21, 25, 30 el recorrido es 28, la desviación estándar 9,24 y el IQR 13. Cambia el último valor por 300 y solo el IQR sobrevive intacto.ExplicaciónEl valor esperado es un número que nunca ocurreResultados de 10, 20 y −5 con probabilidades de 0,5, 0,3 y 0,2 dan un valor esperado de 10. Desplaza un poco las probabilidades y pasa a 10,5 — un resultado que ninguno de los tres puede producir.ExplicaciónUna barra de error que encoge no es la desviación estándarPara 10, 12, 15, 11, 13, 14 la desviación estándar vale 1,87 y el error estándar 0,76. Responden a preguntas distintas, y solo uno de los dos se reduce al recoger más datos.