La loi binomiale négative est une loi de probabilités qui décrit le comportement d’une variable aléatoire qui a une probabilité constante de success (p) et une probabilité constante d’échec (q). Cette loi est également connue sous le nom de «loi de Bernoulli négative». La fonction LOI.BINOMIALE.NEG d’Excel permet de calculer la probabilité d’une variable aléatoire qui suit la loi binomiale négative. La fonction prend en compte le nombre de tentatives (n) et la probabilité (p) pour calculer la probabilité d’un nombre donné de succès (x). Cette fonction est utile lorsqu’on souhaite déterminer la probabilité d’un certain nombre de succès ou d’échecs dans une série de tentatives indépendantes.
Exemple d’utilisation d’Excel pour créer un graphique à bandes :
1. Ouvrez Excel et commencez par entrer les données dans une feuille de calcul.
2. Sélectionnez les données et cliquez sur l’onglet Insertion puis cliquez sur Graphique.
3. Dans la boîte de dialogue qui apparaît, sélectionnez le type de graphique à bandes.
4. Une fois que le graphique est créé, vous pouvez modifier le style du graphique, le titre et les étiquettes de l’axe en cliquant sur l’onglet Format et en sélectionnant les options disponibles.
5. La dernière étape consiste à enregistrer votre graphique à l’aide de l’onglet Fichier puis en cliquant sur Enregistrer.
Trouver facilement le n d’une loi binomiale avec excel !
1. Ouvrez Excel et ouvrez une nouvelle feuille de calcul.
2. Dans la première cellule, entrez la formule «=binomdist (n, p, x, cum)», où «n» est le nombre d’essais, «p» est la probabilité d’un essai réussi, «x» est le nombre d’essais réussis et «cum» est un booléen indiquant si vous souhaitez la valeur cumulée ou non.
3. Placez votre curseur sur la cellule et cliquez sur le bouton «Calculer».
4. Une fois le résultat affiché, faites défiler vers le bas de la feuille de calcul. La valeur de n sera affichée dans la première ligne de la colonne.
Comprendre l’espérance loi binomiale en excel : 5 étapes pour une interprétation rapide et efficace
1. Ouvrez un nouveau classeur Excel et entrez vos données dans la première colonne. Définissez le nombre de tentatives (n) et la probabilité de succès (p) dans les cellules adjacentes.
2. Dans la cellule adjacente à votre entrée de données, entrez la formule suivante : =BINOM.DIST(x,n,p,0). Remplacez x par le nombre de succès souhaités, n par le nombre de tentatives et p par la probabilité de succès.
3. Appuyez sur Entrée et la cellule affichera la valeur d’espérance loi binomiale pour le nombre de succès spécifié.
4. Répétez l’étape 2 pour chaque nombre de succès souhaité.
5. Utilisez la fonction GRAPHIQUE pour afficher la distribution de probabilité loi binomiale.
Comment utiliser la loi binomiale pour analyser des données dans excel
1. Ouvrez le fichier Excel et sélectionnez la colonne contenant les données que vous souhaitez analyser.
2. Cliquez sur l’onglet Données, puis sélectionnez l’option Analyses statistiques.
3. Dans la fenêtre qui s’ouvre, sélectionnez l’option Loi binomiale.
4. Entrez les paramètres de la loi binomiale, tels que le nombre de réussites (ou succès), le nombre d’échecs, le taux de réussite et la probabilité.
5. Cliquez sur Analyser pour afficher les résultats.
6. Les résultats afficheront un graphique qui illustre la distribution des données et un tableau qui contient les valeurs de probabilité. Vous pouvez également voir le nombre d’occurrences pour chaque événement, le taux de succès et le taux d’échec.
Découvrez comment passer facilement de la loi binomiale à la loi normale en excel!
1. Ouvrez Excel et sélectionnez une feuille de calcul vierge.
2. Saisissez les données pour lesquelles vous souhaitez effectuer la transformation.
3. Dans la barre de formules, saisissez = NORM.S.INV (valeur) et remplacez valeur par le numéro de la cellule contenant les données.
4. Appuyez sur Entrée et Excel appliquera la loi normale aux données saisies.
5. Une fois que vous avez terminé, vous pouvez enregistrer votre feuille de calcul. Vous pouvez également imprimer votre feuille de calcul si vous souhaitez conserver une version papier.
ATIVE
La loi binomiale négative est un outil utile pour modéliser les données lorsque le nombre d’occurrences d’un événement est connu, mais que la probabilité de l’occurrence de l’événement est inconnue ou difficilement estimable. Elle est souvent utilisée pour modéliser les processus qui génèrent des événements aléatoires et indépendants. Elle fournit des informations précieuses sur la probabilité associée à un événement donné, ce qui est essentiel pour les décisions et les prévisions. En outre, elle peut être étendue à des distributions plus complexes pour modéliser des situations plus complexes. La loi binomiale négative est donc un outil puissant pour expliquer et prédire les phénomènes aléatoires.
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* http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
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* Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
* distributed under the License is distributed on an AS IS BASIS,
* WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
* See the License for the specific language governing permissions and
* limitations under the License.
*/
/*
* This file contains codegen for the Thumb2 ISA.
*/
#include codegen_arm.h
#include
#include
#include
#include arm_lir.h
#include backend_arm.h
#include base/bit_utils.h
#include base/logging.h
#include base/macros.h
#include base/arm/arm_utils.h
#include builder.h
#include dex/quick/mir_to_lir-inl.h
#include driver/compiler_driver.h
#include gc/accounting/card_table.h
#include mirror/array-inl.h
#include mirror/class-inl.h
#include mirror/object_array-inl.h
#include mirror/object_reference.h
#include thread.h
#include utils/assembler.h
#include utils/arm/assembler_arm.h
#include utils/arm/managed_register_arm.h
namespace art {
namespace arm {
// Some handy constants.
static constexpr int kArmWordSize = static_cast
ArmMir2Lir::ArmMir2Lir(CompilationUnit *cu, MIRGraph *mir_graph, ArenaAllocator *arena)
: Mir2Lir(cu, mir_graph, arena) {
// 16-byte alignment
core_spill_mask_ = (1 << rs_r0) | (1 << rs_r1) | (1 << rs_r2) | (1 << rs_r3) |
(1 << rs_r12) | (1 << rs_r14);
// LR may be used as temp
sp_dependency_mask_ = core_spill_mask_ | (1 << rs_lr);
// Allocate fixed register
lock_allocator_.reset(
new (arena_) RegisterPool(this, arena_, core_regs, core_regs_size, sp_dependency_mask_,
/* register_usage_threshold */ 0));
// Add desired register pairs
AddDRegPair(LockReg(rs_r0), LockReg(rs_r1));
AddDRegPair(LockReg(rs_r2), LockReg(rs_r3));
AddDRegPair(LockReg(rs_r4), LockReg(rs_r5));
AddDRegPair(LockReg(rs_r6), LockReg(rs_r7));
AddDRegPair(LockReg(rs_r8), LockReg(rs_r9));
AddDRegPair(LockReg(rs_r10), LockReg(rs_r11));
AddDRegPair(LockReg(rs_r12), LockReg(rs_r14));
AddDRegPair(LockReg(rs_r13), LockReg(rs_r15));
AddDRegPair(LockReg(rs_r1), LockReg(rs_r2));
AddDRegPair(LockReg(rs_r3), LockReg(rs_r4));
AddDRegPair(LockReg(rs_r5), LockReg(rs_r6));
AddDRegPair(LockReg(rs_r7), LockReg(rs_r8));
AddDRegPair(LockReg(rs_r9), LockReg(rs_r10));
AddDRegPair(LockReg(rs_r11), LockReg(rs_r12));
AddDRegPair(LockReg(rs_r14), LockReg(rs_r15));
// Allocate PC register
pc_reg_ = GetRegMaskCommon(LockReg(rs_pc));
// Default to an S-type return.
return_type_ = kArm32SReg;
}
RegStorage ArmMir2Lir::LoadHelper(QuickEntrypointEnum trampoline) {
// TODO: consider caching.
auto load_helper = [this, trampoline](RegStorage r_tgt) {
LoadWordDisp(rs_rARM_SELF, Get
