# 二项分布计算器

计算独立伯努利试验的精确、累计和上尾概率

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- **分类:** Math & Numbers

- **关键词:** 二项分布, 伯努利试验, 概率

## 概述

输入试验次数、成功概率和成功次数，返回二项分布概率、均值与方差。

## 输入项

- **试验次数** (number)
- **成功次数** (number)
- **单次成功概率** (number)
- **输入尺度** (select)
- **概率模式** (select)
- **小数位数** (number)

## 适用场景

- 需要评估多次独立重复试验中，特定结果出现次数的概率时。
- 在生产制造中进行抽样检验，计算不合格品数量超出容忍上限的风险时。
- 统计学课程学习或考试复习中，需要快速验证二项分布手算结果时。

## 工作原理

- 输入总的“试验次数”（如 10 次）和目标的“成功次数”（如 3 次）。
- 设定“单次成功概率”，可选择按百分比（如 50%）或比例（如 0.5）输入。
- 选择所需的“概率模式”（恰好、最多或至少 k 次成功）并设定保留的小数位数。
- 点击计算，工具将基于二项分布公式实时返回精确概率和累计概率结果。

## 使用案例

- 质量控制与抽样检验：计算从生产线随机抽取的批量产品中，出现特定数量次品的概率，以决定是否拒收整批货物。
- 转化率与营销分析：在已知历史转化率的情况下，预测向一定数量的客户发送营销邮件后，获得特定数量订单的概率。
- 医学与生物统计：评估在特定治愈率下，一组接受新药治疗的患者中，达到预期康复人数的统计学概率。

## 常见问题

### 什么是二项分布？

二项分布是一种离散概率分布，用于描述在 n 次独立重复的伯努利试验中，成功次数为 k 的概率，每次试验只有“成功”或“失败”两种结果。

### “恰好”、“最多”和“至少”有什么区别？

“恰好”指成功次数等于设定值（精确概率）；“最多”指成功次数小于或等于设定值（累计概率）；“至少”指成功次数大于或等于设定值（上尾概率）。

### 单次成功概率应该如何输入？

您可以通过“输入尺度”选项切换。如果选择“百分比”，请输入 0 到 100 之间的数值（如 50）；如果选择“比例”，请输入 0 到 1 之间的数值（如 0.5）。

### 这个计算器支持多少次试验？

工具支持最多输入 10,000 次试验，能够满足绝大多数工程抽样、统计分析和学术研究的需求。

### 计算结果的精度如何？

您可以通过“小数位数”选项自定义输出精度，最高支持保留 10 位小数，默认保留 4 位小数。

## 相关工具

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## 示例

- [Android Java 图像处理示例](https://elysiatools.com/zh/samples/android-image-processing-java): Android Java 图像处理示例，包括图像读取保存、缩放和格式转换
- [Android Kotlin 图像处理示例](https://elysiatools.com/zh/samples/android-image-processing-kotlin): Android Kotlin 图像处理示例，包括图像读取保存、缩放和格式转换
- [Web Python 图像处理示例](https://elysiatools.com/zh/samples/web-image-processing-python): Web Python 图像处理示例，使用 PIL/Pillow 包括读取、保存、缩放和格式转换
- [Web Rust 图像处理示例](https://elysiatools.com/zh/samples/web-image-processing-rust): Web Rust 图像处理示例，包括图像读取保存、缩放和格式转换
