İSTATİSTİK

Çok kategorili multinom olasılığı

Birden fazla kategorinin istenen adetlerde gelme olasılığını bul.

Hesaplama bilgileri

Ondalık sayıları virgülle yaz: 1.000,50.

HESAPLAMA SONUCU

Sonuç

—

Sonuçlar, türüne ve birimine uygun hassasiyetle yuvarlanarak gösterilir.

Sonuç ve ayrıntılar kopyalanır; paylaşmadan önce kişisel bilgileri kontrol et. Bağlantı yalnız araç adresini içerir; girdiler ve sonuç eklenmez. Sonucu paylaş düğmesi ise görünen sonucu ve araç bağlantısını seçtiğin uygulamaya iletmek için paylaşım penceresini açar.

NASIL HESAPLANIR?

Çok kategorili multinom olasılığı formülü

P=N!/(n₁!…nₖ!) × p₁^n₁…pₖ^nₖ; kategori olasılıkları toplamı %100 olmalı.

En fazla 30 kategori ve toplam 200 deneme; her deneme tek kategoride, sabit olasılıklar ve bağımsızlık varsayılır. Olasılıkları otomatik normalize etmez. Çok küçük sonuç gösterimde sıfıra yaklaşabilir.

BİR ÖRNEKLE

Dört bağımsız denemede %50, %25, %25 kategorilerinden sırasıyla 2,1,1 sonuç olasılığı %18,75.

İçerik güncellemesi: . Bu tarih uzman onayı veya mevzuat kontrol tarihi değildir.

Girdileri hazırlama

Çok kategorili multinom olasılığı için örnek girişler
AlanÖrnek değerGiriş notu
Her satır istenen adet; kategori olasılığı (%)2; 50 1; 25 1; 25Alan adında belirtilen birimi esas al.

Bu girişlerle hesap sonucu

Çok kategorili multinom olasılığı: 18,75 %

Bu bölüm aracın örnek hesabını açıklar; bağımsız uzman onayı değildir. İşlemine uygun kapsamı ve aşağıdaki kaynak notlarını kontrol et.

Yanlış yorumlamamak için

Multinom katsayısı ile olasılığı ayır

Multinom katsayısı N!/(n₁!×…×nₖ!), istenen kategori adetlerinin kaç farklı sırayla oluşabileceğini sayar. Olasılık için bu katsayı ayrıca p₁^n₁×…×pₖ^nₖ ile çarpılır. Araç kategori olasılıklarını yüzde olarak alır; %50 için 50 yazılır.

2,1,1 adetleri için %18,75 nasıl bulunur?

Dört bağımsız denemede kategori olasılıkları %50, %25 ve %25, istenen adetler 2,1,1 olsun. Katsayı 4!/(2!×1!×1!)=12’dir. Belirli bir sıranın olasılığı 0,5²×0,25×0,25=0,015625’tir. Bütün uygun sıralar birlikte 12×0,015625=0,1875 yani %18,75 verir. Katsayı 12 bir olasılık değildir.

Listeyi yazmadan önce koşulları kontrol et

Her denemede yalnız bir kategori gerçekleşmeli; denemeler bağımsız ve kategori olasılıkları denemeden denemeye sabit olmalıdır. Olasılıklar toplamı %100 olmalı. Her satırdaki adet negatif olmayan tam sayıdır; toplam deneme sayısı adetlerin toplamından bulunur. Örneğin sonuçları birbirini etkileyen yerine koymadan çekilişi bu modelle eşitleme.

UC Berkeley — multinom modelinin koşulları

Sık sorulan sorular

Multinom nedir?

Sabit sayıda bağımsız denemede, değişmeyen kategori olasılıklarıyla belirli adetlerin birlikte oluşmasını modelleyen dağılımdır. Her deneme yalnız bir kategoriye aittir.

Multinom katsayısı nasıl hesaplanır?

Toplam adet N için N! sayısını kategori adetlerinin faktöriyelleri çarpımına böl. 2,1,1 için N=4 ve katsayı 4!/(2!1!1!)=12’dir.

Katsayı ile olasılık aynı mı?

Hayır. Katsayı uygun diziliş sayısıdır; olasılık bu sayı ile kategori olasılıklarının ilgili kuvvetleri çarpılarak bulunur. 12 diziliş, %1200 olasılık anlamına gelmez.

Satır biçimi nasıl olmalı?

Her satıra istenen adet; kategori olasılığı (%) yaz. Örneğin 2; 50. Adet tam sayı olmalı; ondalık olasılık için virgül kullanabilirsin.

Sıfır kez istediğim kategoriyi silebilir miyim?

Kategorinin gerçek olasılığı sıfır değilse onu listede sıfır adetle tut. Silmek toplam olasılığı ve problemin kapsamını değiştirir.

Olasılıklar neden %100’e eşit olmalı?

Kategoriler bir denemenin bütün olası sonuçlarını kapsamalıdır. Toplamı eksik listeyi araç otomatik ölçeklemez; kalan kategoriyi ve olasılığını ayrıca gir.

Her sonuç farklı bir sırada gelirse yeniden hesaplamalı mıyım?

Araç belirli kategori adetlerini bütün uygun sıralar üzerinden toplar. Yalnız tek bir sıra istiyorsan multinom katsayısıyla çarpmak farklı bir olay sayar.

Yerine koymadan çekilişte kullanılabilir mi?

Çekilişler birbirine bağlı hale geliyorsa bu sabit olasılıklı bağımsız deneme modeli uygun değildir. Olayın uygun dağılımını ayrıca belirle.

Yöntem kaynağı: Yöntem ve tanım kaynağı

Kaynaklar, veri ve yazılım lisansları

Bu hesabı daha iyi anla