Hipergeometrik Dağılım Hesaplayıcı

Kategori: İstatistikler
- 29 Kasım 2025
| |

Sınırlı bir başarı ve başarısızlık popülasyonundan değiştirme olmadan örnekleme olasılıklarını hesaplayın. Kalite kontrolü, kart oyunları, piyango analizi ve popülasyon örneklemesi için kullanışlıdır.

Popülasyon Parametreleri

Örnek Parametreleri

Hesaplama Türü

Görüntüleme Seçenekleri

Hipergeometrik Dağılım Hakkında

Hipergeometrik dağılım, tam olarak K başarı içeren N boyutlu bir popülasyondan, değiştirme olmadan n çekim içinde k başarı olasılığını tanımlar.

Ana Özellikler
  • Ortalama: μ = n × (K/N)
  • Varyans: σ² = n × (K/N) × (N-K)/N × (N-n)/(N-1)
  • Örnekleme: Sınırlı bir popülasyondan değiştirme olmadan
  • Binomdan Fark: Olasılıklar her çekimden sonra değişir
Uygulamalar
  • Kalite Kontrolü: Bir partiden örnek alarak kusurları bulma olasılığı
  • Kart Oyunları: Poker, briç vb. oyunlarda olasılık hesaplama
  • Piyango Analizi: Belirli sayıda kazanan numarayı eşleştirme olasılığı
  • Denetim Örneklemesi: Finansal kayıtlarda hata bulma olasılığını belirleme
  • Popülasyon Çalışmaları: Bilinen bir popülasyondan örneklerde özellikleri analiz etme

Hipergeometrik Dağılım Hesaplayıcısını Anlamak

Hipergeometrik Dağılım Nedir?

Hipergeometrik dağılım, sonlu bir popülasyondan geri dönüşsüz olarak çekilen bir örnekte belirli sayıda başarı olasılığını tanımlayan bir olasılık dağılımıdır. Genellikle popülasyon küçük olduğunda ve örnekleme geri dönüşsüz yapıldığında kullanılır; bu da onu, geri dönüşümlü olan binom dağılımından ayırır.

Hesaplayıcının Amacı

Hipergeometrik Dağılım Hesaplayıcısı, bir popülasyondan alınan \( n \) boyutundaki bir örnekte tam olarak \( k \) başarı elde etme olasılığını \( P(X = k) \) hesaplamanıza yardımcı olur; burada popülasyonda toplam \( N \) eleman ve \( K \) başarı vardır. Araç, hesaplamaları basitleştirir ve sürecin adım adım açıklamalarını sağlar.

Hesaplayıcıyı Nasıl Kullanılır

  1. Girdi Değerleri: Aşağıdakileri girin:
    • Popülasyon Boyutu (\( N \)): Popülasyondaki toplam eleman sayısı.
    • Popülasyondaki Başarı Sayısı (\( K \)): Popülasyondaki toplam başarı sayısı.
    • Örnek Boyutu (\( n \)): Örnekte seçilen eleman sayısı.
    • Örnekteki Başarı Sayısı (\( k \)): Örnekte istenen başarı sayısı.
  2. "Hesapla"ya Tıklayın: Araç, \( P(X = k) \) olasılığını hesaplayacak ve sonucu detaylı hesaplama adımlarıyla birlikte gösterecektir.
  3. "Temizle"ye Tıklayın: Bu buton, yeni hesaplamalar için tüm alanları temizler.

Ana Özellikler

  • Daha iyi anlama için adım adım hesaplama desteği sunar.
  • Geçersiz girdiler için doğrulama yapar; örneğin \( k \leq n \), \( K \leq N \) ve \( n \leq N \) koşullarını kontrol eder.
  • Sonuçları net ve profesyonel bir formatta göstermek için LaTeX kullanır.

Örnek Hesaplama

Diyelim ki aşağıdaki senaryoya sahipsiniz:

  • Popülasyon Boyutu (\( N \)) = 20
  • Popülasyondaki Başarı Sayısı (\( K \)) = 10
  • Örnek Boyutu (\( n \)) = 5
  • Örnekteki Başarı Sayısı (\( k \)) = 3

Hesaplayıcıyı kullanarak elde edeceksiniz:

  • \( P(X = k) \): Tam olarak 3 başarı elde etme olasılığı, detaylı hesaplama adımlarıyla birlikte gösterilecektir.

Sıkça Sorulan Sorular

Girdiler için geçerli değer aralığı nedir?
Tüm girdiler negatif olmayan tam sayılar olmalıdır; \( k \leq n \), \( K \leq N \) ve \( n \leq N \) koşullarını sağlamalıdır.
Girdilerde ondalık sayı kullanabilir miyim?
Hayır, hipergeometrik dağılım ayrık değerlerle ilgilidir. Tüm girdilerin tam sayı olduğundan emin olun.
Eğer girdilerim geçersizse ne olur?
Hesaplayıcı, bir hata mesajı ile sizi uyaracak ve girdilerinizi düzeltmeniz için yönlendirecektir.
Bu hesaplayıcı, binom dağılımı hesaplayıcısından nasıl farklıdır?
Hipergeometrik dağılım, geri dönüşsüz örnekleme için kullanılırken, binom dağılımı geri dönüşümlü olduğunu varsayar.

Neden Bu Hesaplayıcıyı Kullanmalıyım?

Bu hesaplayıcı, istatistik, biyoloji veya kalite kontrol gibi alanlarda olasılık dağılımları ile çalışan öğrenciler, araştırmacılar ve profesyoneller için tasarlanmıştır. Zaman kazandırır, hataları azaltır ve hesaplamalar hakkında adım adım içgörüler sunarak pratik bir öğrenme ve hesaplama aracı haline getirir.