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Calculadora de distribuição binomial negativa

Probabilidade de atingir o r-ésimo sucesso, contada em falhas anteriores ou em tentativas totais, mantendo distintas as duas parametrizações.

Ferramentas relacionadas

Todas as ferramentas: Estatística e probabilidade →
Calculadora de probabilidade binomialObtém P(X=k) e todas as formas cumulativas de uma vez até 1000 tentativas, com a média, a variância, a moda e um gráfico de toda a distribuição.Calculadora de distribuição betaCalcula probabilidades da distribuição beta em [0,1] a partir dos parâmetros de forma α e β via beta incompleta regularizada.Calculadora de distribuição exponencialCalcula probabilidades da distribuição exponencial para tempos de espera a partir da taxa λ: P(X≤x), P(X>x) e um intervalo.Gerador de distribuição gaussianaNúmeros com distribuição normal via Box–Muller, com semente opcional e a média e o desvio da amostra.Calculadora de distribuição geométricaCalcula a probabilidade do primeiro sucesso na tentativa k (ou após k falhas) a partir da probabilidade de sucesso p por tentativa.Calculadora de distribuição hipergeométricaCalcula probabilidades hipergeométricas de extrair k sucessos em n extrações sem reposição de uma população de N com K sucessos.Calculadora de distribuição normalCalcula probabilidades normais P(X≤x), P(X>x), P(a≤X≤b) ou encontra x para um percentil, a partir da média e do desvio-padrão.Calculadora de distribuição de WeibullCalcula probabilidades de fiabilidade de Weibull F(x) e R(x) para análise de falhas a partir da forma β e escala η.

Calculadora de distribuição binomial negativa funciona diretamente nesta página — gratuito, instantâneo e sem instalar nada. Está arrumada em Estatística e probabilidade no nosso catálogo, ao lado de Calculadora de probabilidade binomial e Calculadora de distribuição beta.

Como usar

  1. Abre a ferramenta — sem registo nem instalação.
  2. Introduz os teus dados ou ajusta as opções disponíveis.
  3. Obtém o teu resultado ao instante e copia-o ou descarrega-o.

Perguntas frequentes

Para que serve Calculadora de distribuição binomial negativa?

Probabilidade de atingir o r-ésimo sucesso, contada em falhas anteriores ou em tentativas totais, mantendo distintas as duas parametrizações.

Em que casos se usa na prática?

Resumir um conjunto de dados antes de tirar conclusões, verificar se uma diferença entre dois grupos é real e colocar um intervalo em torno de uma estimativa.

Qual é o erro mais comum?

Ler um valor-p como a probabilidade de a hipótese ser falsa. É a probabilidade de observar dados pelo menos tão extremos se a nula fosse verdadeira — uma afirmação diferente, e muito mais fraca.

Em que difere Calculadora de distribuição binomial negativa de Calculadora de probabilidade binomial?

Estão próximos mas respondem a perguntas diferentes. Calculadora de probabilidade binomial: obtém P(X=k) e todas as formas cumulativas de uma vez até 1000 tentativas, com a média, a variância, a moda e um gráfico de toda a distribuição. Escolhe o que corresponde ao teu ponto de partida — ambos são gratuitos.

Existe uma ferramenta para o passo seguinte?

Calculadora de distribuição beta é o mais próximo a seguir a este: Calcula probabilidades da distribuição beta em [0,1] a partir dos parâmetros de forma α e β via beta incompleta regularizada.

Que mais vale a pena ter aberto ao lado?

Calculadora de distribuição exponencial e Gerador de distribuição gaussiana — surgem na mesma tarefa com frequência suficiente para merecerem outro separador.

De onde vêm os dados?

Distribuições e estatísticas de teste são calculadas a partir das definições padrão, não de uma tabela impressa, pelo que trazem mais casas decimais. Os pressupostos de cada teste são indicados com ele.

Para saber mais

Todos os guias →
ExplicaçãoFundamentos de probabilidade, com exemplosA probabilidade mede quão provável algo é, de 0 a 1. Eis a ideia básica, como combinar eventos com E e OU, e o complemento.ExplicaçãoQuarenta à ida e sessenta à volta dão quarenta e oito de médiaA média harmónica de 40 e 60 é 48, não 50, porque o troço mais lento demora mais e por isso pesa mais. Para 1, 2 e 4 vale 1,714 contra uma média aritmética de 2,33.ExplicaçãoSe a variância não é a média, não é uma PoissonCom uma média de cinco eventos por intervalo, ocorrem exatamente três 14,0 % das vezes, nenhum 0,7 %, e dez ou mais 3,2 % — cerca de uma vez em cada 31 intervalos. A distribuição tem um só parâmetro, e fixa ao mesmo tempo a média e a variância.ExplicaçãoTroca 30 por 300 e a amplitude interquartil não mexePara 2, 5, 7, 8, 10, 13, 18, 21, 25, 30 a amplitude é 28, o desvio padrão 9,24 e o IQR 13. Troca o último valor por 300 e só o IQR sobrevive intacto.ExplicaçãoO valor esperado é um número que nunca aconteceResultados de 10, 20 e −5 com probabilidades de 0,5, 0,3 e 0,2 dão um valor esperado de 10. Desloca um pouco as probabilidades e passa a 10,5 — um resultado que nenhum dos três consegue produzir.ExplicaçãoUma barra de erro que encolhe não é o desvio padrãoPara 10, 12, 15, 11, 13, 14 o desvio padrão vale 1,87 e o erro padrão 0,76. Respondem a perguntas diferentes, e só um dos dois diminui quando se recolhem mais dados.