جیومیٹرک تقسیم کیلکولیٹر

اس کیلکولیٹر کے بارے میں

جیومیٹرک تقسیم پہلی کامیابی حاصل کرنے کے لیے درکار آزادانہ برنولی آزمائشوں کی تعداد کا ماڈل بناتی ہے، جہاں ہر آزمائش p امکان کے ساتھ کامیاب ہوتی ہے۔ پہلی کامیابی کے ٹھیک آزمائش k پر آنے کا امکان P(X=k) = (1−p)^(k−1)·p ہے؛ k آزمائشوں کے اندر (≤k) کامیاب ہونے کا تجمعی امکان 1−(1−p)^k ہے، اور k سے زیادہ آزمائشوں کی ضرورت پڑنے کا امکان براہِ راست سروائیول فنکشن (1−p)^k سے حاصل ہوتا ہے۔

یہ تقسیم بے یادداشت ہے — m مزید آزمائشوں کی ضرورت پڑنے کا امکان اس پر منحصر نہیں کرتا کہ پہلے سے کتنی ناکامیاں ہو چکی ہیں — جو اسے پہلے واقعے تک وقت کے مسائل کے لیے ایک فطری ماڈل بناتا ہے۔ کوالٹی کنٹرول انجینئرز اسے پہلی خرابی ملنے سے پہلے معائنہ کیے گئے آئٹمز کی تعداد کا ماڈل بنانے کے لیے استعمال کرتے ہیں؛ ریلائبلٹی انجینئرز اسے مجرد آزمائشوں میں پہلی ناکامی تک وقت کے لیے استعمال کرتے ہیں؛ اور یہ سیلز میں (پہلی تبدیلی تک کالز) اور پروبیبلٹی کورسز میں ایکسپونینشل تقسیم کے مجرد ہم منصب کے طور پر نظر آتی ہے۔