← الرياضيات والإحصاء

حاسبة التوزيع فوق الهندسي (بدون إرجاع)

احسب احتمال الحصول على k نجاحات عند سحب n عنصرًا من مجتمع حجمه N يحتوي على K نجاحات، بدون إرجاع.

تعمل كل العمليات محليًا في متصفحك. استخدم المحاكاة (مونت كارلو) لبناء الحدس ومقارنة النظرية بالنتائج التجريبية.

طريقة الاستخدام (3 خطوات)

  1. أدخل N (المجتمع)، وK (النجاحات)، وn (عدد السحوبات)
  2. اختر «بالضبط / ≤ / ≥ / نطاق» ثم أدخل k (أو a,b)
  3. راجع النتيجة والتوزيع، ثم تحقّق بالمحاكاة عند الحاجة
لغات أخرى ja | en | zh-CN | es | pt-BR | id | fr | hi-IN | ar

المدخلات

الاستعلام
إعدادات جاهزة:
مساعدات:

النتيجة

الاحتمال
النطاق (k الصالح)
المتوسط
التباين
الطريقة
صيغة PMF

P(X=k)=C(K,k)·C(N−K,n−k)/C(N,n)

ملاحظة: «واحد على الأقل» هو P(X≥1)=1−P(X=0).

التوزيع (جدول PMF ومخطط أعمدة)
kP(X=k)CDF
محاكاة (مونت كارلو)

استخدم عدد التجارب والبذرة لإعادة إنتاج النتائج. للنطاقات الكبيرة تقوم الأداة بتجميع المحضر (binning) للحفاظ على السرعة.

الاحتمال المقدّر
الخطأ المطلق مقارنة بالنظرية
الخطأ النسبي مقارنة بالنظرية
متوسط العينة
تباين العينة

أمثلة

أوراق: اسحب 5 من 52 — ما احتمال الحصول على آسين بالضبط؟

اضبط N=52 وK=4 وn=5، واختر «بالضبط» مع k=2.

تفتيش: 10 معيبة من أصل 100، عينة 8 — احتمال وجود واحدة معيبة على الأقل؟

اضبط N=100 وK=10 وn=8، واختر «على الأقل» مع k=1.

الأسئلة الشائعة

ما هو التوزيع فوق الهندسي؟

يمثّل عدد النجاحات عند سحب n عنصرًا من مجتمع حجمه N يحتوي على K نجاحات، وذلك بدون إرجاع.

ما الفرق بينه وبين التوزيع ذي الحدين؟

السحب فوق الهندسي يكون بدون إرجاع (فيتغير احتمال النجاح)، بينما يفترض ذو الحدين تجارب مستقلة باحتمال نجاح ثابت.

كيف أجد نطاق k الصالح؟

نطاق القيم (الدعم) هو k_min = max(0, n − (N − K)) وk_max = min(n, K). خارج هذا النطاق تكون P(X=k)=0.

كيف أحسب «نجاح واحد على الأقل»؟

استخدم المُتمّم: ‏P(X ≥ 1) = 1 − P(X = 0).

ما فائدة البذرة (seed) في المحاكاة؟

تجعل البذرة النتائج قابلة لإعادة الإنتاج: البذرة نفسها تعطي السلسلة والمحضر (الهيستوغرام) نفسه في المحاكاة.

ذات صلة

كيف يتم الحساب

  • PMF: C(K,k)·C(N−K,n−k)/C(N,n) تُحسب في فضاء لوغاريتمي لثبات أعلى.
  • نطاق القيم: k_min=max(0,n−(N−K)) وk_max=min(n,K).
  • تستخدم المحاكاة مولّد أرقام شبه عشوائيًا حتميًا (PRNG) مع بذرة اختيارية وتقارن التقديرات بالنظرية.