Mathematik

Binomialtabelle für n = 7, n = 8 und n = 9

Eine binomische Zufallsvariable liefert ein wichtiges Beispiel für eine diskrete Zufallsvariable. Die Binomialverteilung, die die Wahrscheinlichkeit für jeden Wert unserer Zufallsvariablen beschreibt, kann vollständig durch die beiden Parameter und p bestimmt werden.  Hier ist n die Anzahl unabhängiger Versuche und p die konstante Erfolgswahrscheinlichkeit in jedem Versuch. Die folgenden Tabellen enthalten Binomialwahrscheinlichkeiten für n=7,8 und 9. Die Wahrscheinlichkeiten in jeder sind auf drei Dezimalstellen gerundet.

Sollte eine  Binomialverteilung verwendet werden? . Bevor wir diese Tabelle verwenden, müssen wir überprüfen, ob die folgenden Bedingungen erfüllt sind:

  1. Wir haben eine begrenzte Anzahl von Beobachtungen oder Versuchen.
  2. Das Ergebnis jeder Studie kann entweder als Erfolg oder als Misserfolg eingestuft werden.
  3. Die Erfolgswahrscheinlichkeit bleibt konstant.
  4. Die Beobachtungen sind unabhängig voneinander.

Wenn diese vier Bedingungen erfüllt sind, gibt die Binomialverteilung die Wahrscheinlichkeit von r Erfolgen in einem Experiment mit insgesamt n unabhängigen Versuchen an, von denen jeder die Erfolgswahrscheinlichkeit p hat . Die Wahrscheinlichkeiten in der Tabelle werden durch die Formel C ( n , r ) p r (1 – p ) nr berechnet, wobei C ( n , r ) die Formel für Kombinationen ist. Für jeden Wert von n gibt es separate Tabellen Jeder Eintrag in der Tabelle ist nach den Werten von p und r organisiert. 

Andere Tabellen

Für andere Binomialverteilungstabellen haben wir n=2 bis 6. n=10 bis 11. Wenn die Werte von np  und n (1 – p ) beide größer oder gleich 10 sind, können wir die normale Annäherung an die Binomialverteilung verwenden. Dies gibt uns eine gute Annäherung an unsere Wahrscheinlichkeiten und erfordert keine Berechnung von Binomialkoeffizienten. Dies bietet einen großen Vorteil, da diese Binomialberechnungen sehr aufwändig sein können.

Beispiel

Die Genetik hat viele Verbindungen zur Wahrscheinlichkeit. Wir werden uns eine ansehen, um die Verwendung der Binomialverteilung zu veranschaulichen. Angenommen, wir wissen, dass die Wahrscheinlichkeit, dass ein Nachwuchs zwei Kopien eines rezessiven Gens erbt (und daher das rezessive Merkmal besitzt, das wir untersuchen), 1/4 beträgt. 

Darüber hinaus wollen wir die Wahrscheinlichkeit berechnen, dass eine bestimmte Anzahl von Kindern in einer achtköpfigen Familie dieses Merkmal besitzt. Sei X die Anzahl der Kinder mit diesem Merkmal. Wir betrachten die Tabelle für n=8 und die Spalte mit p=0,25 und sehen Folgendes:

.100
.267.311.208.087.023.004

Dies bedeutet für unser Beispiel, dass

  • P (X=0)=10,0%, was die Wahrscheinlichkeit ist, dass keines der Kinder das rezessive Merkmal hat.
  • P (X=1)=26,7%, was die Wahrscheinlichkeit ist, dass eines der Kinder das rezessive Merkmal hat.
  • P (X=2)=31,1%, was die Wahrscheinlichkeit ist, dass zwei der Kinder das rezessive Merkmal haben.
  • P (X=3)=20,8%, was die Wahrscheinlichkeit ist, dass drei der Kinder das rezessive Merkmal haben.
  • P (X=4)=8,7%, was die Wahrscheinlichkeit ist, dass vier der Kinder das rezessive Merkmal haben.
  • P (X=5)=2,3%, was der Wahrscheinlichkeit entspricht, dass fünf der Kinder das rezessive Merkmal haben.
  • P (X=6)=0,4%, was die Wahrscheinlichkeit ist, dass sechs der Kinder das rezessive Merkmal haben.

Tabellen für n=7 bis n=9

n=7

n=8

n=9

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