טבלה בינומית עבור n = 7, n = 8 ו- n = 9

משתנה אקראי בינומי מספק דוגמא חשובה ל בדידים משתנה רנדומלי. ניתן לקבוע לחלוטין את התפלגות הבינומית, המתארת ​​את ההסתברות לכל ערך של המשתנה האקראי שלנו. n ו ע. כאן n הוא מספר הניסויים הבלתי תלויים ו ע היא ההסתברות הקבועה להצלחה בכל ניסוי. הטבלאות להלן מספקות הסתברות בינומית עבור n = 7,8 ו- 9. ההסתברויות בכל אחת מעוגלות לשלושה מקומות עשרוניים.

האם א להשתמש בהפצה בינומית?. לפני שאנחנו קופצים לשימוש בטבלה זו, עלינו לבדוק שהתנאים הבאים מתקיימים:

1. יש לנו מספר סופי של תצפיות או ניסויים.
2. ניתן לסווג את התוצאה של כל ניסוי כהצלחה או ככישלון.
3. ההסתברות להצלחה נותרה קבועה.
4. התצפיות אינן תלויות זו בזו.

כאשר מתקיימים ארבעת התנאים הללו, ההתפלגות הבינומית תעניק את ההסתברות ל r הצלחות בניסוי עם סך של n ניסויים עצמאיים, שלכל אחד מהם הסתברות להצלחה ע. ההסתברויות בטבלה מחושבות על ידי הנוסחה ג(n, r)ע^r(1 - ע)^{n - r} איפה ג(n, r) היא הנוסחה עבור שילובים. יש טבלאות נפרדות לכל ערך של n. כל רשומה בטבלה מסודרת לפי הערכים של ע ושל r.

לטבלאות חלוקה בינומיות אחרות שיש לנו n = 2 עד 6, n = 10 עד 11. כאשר הערכים של

גנטיקה יש קשרים רבים להסתברות. נסתכל על אחת שתמחיש את השימוש בהפצה הבינומית. נניח שאנחנו יודעים שההסתברות של צאצא שירש שני עותקים של גן רצסיבי (ומכאן שיש לו את התכונה הרססיבית אותה אנו חוקרים) הוא 1/4.

יתר על כן, אנו רוצים לחשב את ההסתברות שמספר מסוים של ילדים במשפחה בת שמונה חברים הוא בעל תכונה זו. לתת איקס להיות מספר הילדים עם התכונה הזו. אנו מסתכלים על השולחן n = 8 והעמודה עם ע = 0.25, וראה את הדברים הבאים:

.100
.267.311.208.087.023.004

זה אומר למשל שלנו

• P (X = 0) = 10.0%, וזו ההסתברות שאף אחד מהילדים אינו בעל התכונה הרססיבית.
• P (X = 1) = 26.7%, וזה ההסתברות שלילד הילדים יש את התכונה הרססיבית.
• P (X = 2) = 31.1%, וזה ההסתברות שלשני הילדים יש את התכונה הרססיבית.
• P (X = 3) = 20.8%, וזה ההסתברות שלשלושה מהילדים יש את התכונה הרססיבית.
• P (X = 4) = 8.7%, וזה ההסתברות שלארבעה מהילדים יש את התכונה הרססיבית.
• P (X = 5) = 2.3%, וזה ההסתברות שלחמישה מהילדים יש את התכונה הרססיבית.
• P (X = 6) = 0.4%, וזה ההסתברות שלשישה מהילדים יש את התכונה הרססיבית.

n = 7

n = 8

n = 9