Həndəsi paylanma kalkulyatoru

Bu hesablayıcı haqqında

Həndəsi paylanma hər sınağın uğur ehtimalı p olduqda ilk uğuru əldə etmək üçün lazım olan müstəqil Bernulli sınaqlarının sayını modelləşdirir. İlk uğurun məhz k-cı sınaqda baş vermə ehtimalı P(X=k) = (1−p)^(k−1)·p-dir; k sınaq ərzində (≤k) uğur qazanmağın yığma ehtimalı 1−(1−p)^k, k-dan çox sınaq tələb olunma ehtimalı isə birbaşa sağqalma funksiyasından, yəni (1−p)^k ifadəsindən çıxır.

Paylanma yaddaşsızdır — daha m sınağa ehtiyac olma ehtimalı artıq neçə uğursuzluq baş verdiyindən asılı deyil — bu da onu ilk hadisəyə qədər vaxt məsələləri üçün təbii model edir. Keyfiyyətə nəzarət mühəndisləri ilk defektin tapılmasına qədər yoxlanılan məhsulların sayını modelləşdirmək üçün, etibarlılıq mühəndisləri diskret sınaqlarda ilk nasazlığa qədər vaxt üçün ondan istifadə edir; o, satışda (ilk konversiyaya qədər zənglər) və ehtimal kurslarında eksponensial paylanmanın diskret qarşılığı kimi də rast gəlinir.