二項分布

使用できる機能

  • 二項分布B(n,p) のプロットを得る (nは合計標本サイズ、pは合計標本からの成功確率または事象の確率。np = 平均、np(1-p) = 分散)
  • 特定の位置 (赤色の点) の確率を得る

使用例

血球がリンパ球である確率が0.2のとき、白血球10個のうち2個がリンパ球である確率を調べたいとします。

手順にしたがって進むと、アウトプットに解析結果がリアルタイムで出力されます。


Outputs

数式ベースプロット

二項確率プロット

青色の曲線は、平均n*p、sd n*p*(1-p) の正規分布。二項分布の正規近似を表しています。

観察された成功/事象 (赤色の点) の数の確率


説明:2つのリンパ球の確率は約0.03でした

シミュレーションベースプロット

乱数のヒストグラム

乱数をダウンロードする

サンプルの記述統計

ユーザーデータの分布

アップロードデータのヒストグラム

アップロードデータからのCDF

サンプルの記述統計


ポアソン分布

使用できる機能

  • ポアソン分布P (率) のプロットを描く (率は予想される発生数。率 = 平均 = 分散)
  • 特定の位置 (赤色の点) の確率を得る

使用例

12ヵ月間の腸チフス熱による死亡数が、パラメータ率2.3のポアソン分布であると仮定し、6ヵ月間の死亡数の確率分布を調べたいとします。

手順にしたがって進むと、アウトプットに解析結果がリアルタイムで出力されます。


Outputs

数式ベースプロット

青色の曲線は、平均 = 率、sd = 率の正規分布。二項分布の正規近似を表しています。

Poisson probability plot

観測された発生数での確率(赤点)


説明:5か月までの確率分布は0.97でした。 したがって、6か月後の確率分布は約0.03でした。

乱数のヒストグラム

乱数をダウンロードする

サンプルの記述統計

ユーザーデータの分布

アップロードデータのヒストグラム

サンプルの記述統計

アップロードデータからのCDF