Probabilité d'une distribution hypergéométrique multivariée.
Distribution hypergéométrique : C’est une distribution de probabilités discrètes qui décrit le nombre de succès dans une séquence n tirée à partir d’une
La distribution hypergéométrique est une distribution de probabilité discrète donnant la probabilité de x succès dans une séquence n essais (sans remplacement) pour une population finie de taille N qui contient M succès.
Le test exact de Fisher calcule la probabilité d’obtenir les données observées (en utilisant une distribution hypergéométrique) ainsi que les probabilités d’obtenir tous les jeux de données encore plus extrêmes sous l’hypothèse nulle.
Sinon il faut utiliser la loi hypergéométrique.
Cette probabilité est donnée par la loi hypergéométrique.
Le test exact de Fisher repose sur la loi hypergéométrique.
Si N est trop important pour être connu, la loi binomiale offre une approximation de la loi hypergéométrique.
La loi hypergéométrique est utilisée pour les échantillons prélevés auprès de populations restreintes, sans remise.
La loi hypergéométrique et la loi binomiale indiquent toutes les deux le nombre d'occurrences d'un événement au cours d'un nombre fixe d'essais.
La loi hypergéométrique est utilisée pour les échantillons prélevés auprès de populations restreintes, sans remise.
Dans le cadre de la loi hypergéométrique, chaque essai change la probabilité de chacun des essais suivants du fait de l'absence de remise.
Utilisez la loi hypergéométrique pour les échantillons prélevés auprès de populations relativement restreintes, sans remise.
La loi hypergéométrique est une loi de probabilité discrète qui modélise le nombre d'événements dans un effectif d'échantillon fixe lorsque vous connaissez le nombre total d'éléments dans la population d'où provient l'échantillon.
Par exemple, ce diagramme représente une loi hypergéométrique avec une population de 400, 10 événements et un effectif d'échantillon de 40.
Utilisez la loi hypergéométrique avec des populations très faibles afin que le résultat d'un essai ait un effet important sur la probabilité selon laquelle le résultat suivant sera un événement ou un non-événement.
Requêtes fréquentes anglais :1-200, -1k, -2k, -3k, -4k, -5k, -7k, -10k, -20k, -40k, -100k, -200k, -500k, -1000k,
Requêtes fréquentes français :1-200, -1k, -2k, -3k, -4k, -5k, -7k, -10k, -20k, -40k, -100k, -200k, -500k, -1000k,
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