A distribuição binomial

Introdução à estatística

George Boorman

Curriculum Manager, DataCamp

Lançar moeda

Mão jogando moeda com um lado cara com 50% de chance, outro lado coroa com 50% de chance.png

Cara e coroa, 1 e 0, Sucesso e Fracasso, Vitória e Derrota.png

Distribuição de probabilidade do número de sucessos em uma sequência de eventos independentes
Por exemplo, o número de caras numa sequência de lançamentos de moedas.
Descrito por $n$ e $p$
- $n$: número total de eventos
- $p$: probabilidade de sucesso

Gráfico da distribuição binomial com n=10, p=0,5.png

binomial_distribution_with_successes_less_than_or_equal_to_7_highlighted_probability_equals_99_point_four_five_percent.png

normal_distribution_shaded_blue_for_successes_above_seven_equal_to_five_point_five_five_percent.png

${Expected \ value} = n \times p$

_Número esperado de caras em 10 lances _ $= 10 \times 0,5 = 5$

Se não sabemos $p$, mas sabemos $n$ e o valor esperado:

${p} = \frac{valor \ esperado}{n} $

Distribuição binomial é uma distribuição de probabilidade do número de sucessos em uma sequência de eventos independentes.

Caixa de ingressos com três zeros e três uns. 50% de chance de zero, 50% de chance de um.png

Distribuição binomial é uma distribuição de probabilidade do número de sucessos em uma sequência de eventos independentes.

As probabilidades do segundo evento são alteradas devido ao resultado do primeiro.

Se os eventos não forem independentes, a distribuição binomial não se aplica!

Caixa de ingressos com três zeros e dois uns. 60% de chance de zero, 40% de chance de um.png

A distribuição binomial pode ser usada em eventos independentes com resultados binários.

Apostar no resultado de uma partida esportiva
- O apostador pode ganhar ou perder

¹ Crédito da imagem: https://unsplash.com/@towfiqu999999

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