দ্বিপদী বিন্যাসের গড় ও ভেদাঙ্ক নির্ণয়

দ্বিপদী বিন্যাসের গাণিতিক প্রত্যাশা (Mean) এবং ভেদাঙ্ক (Variance) নির্ধারণ করতে সাধারণ সূত্র ব্যবহার করা হয়।

গড় (Mean)

দ্বিপদী বিন্যাসের গড় বা গাণিতিক প্রত্যাশা \( E(X) \) নির্ণয়ের সূত্র:

\[
E(X) = n \cdot p
\]

যেখানে:

• \( n \): মোট পরীক্ষার সংখ্যা।
• \( p \): প্রতিটি পরীক্ষায় সফলতার সম্ভাবনা।

উদাহরণ

ধরা যাক, একটি মুদ্রা ১০ বার নিক্ষেপ করা হয়েছে এবং প্রতিবার হেড আসার সম্ভাবনা \( p = 0.5 \)।

\[
E(X) = 10 \cdot 0.5 = 5
\]

অর্থাৎ, ১০ বার নিক্ষেপে গড় সফলতার সংখ্যা ৫।

ভেদাঙ্ক (Variance)

দ্বিপদী বিন্যাসের ভেদাঙ্ক \( Var(X) \) নির্ণয়ের সূত্র:

\[
Var(X) = n \cdot p \cdot (1-p)
\]

যেখানে:

• \( (1-p) \): ব্যর্থতার সম্ভাবনা।

উদাহরণ

উপরে উল্লিখিত মুদ্রা নিক্ষেপ উদাহরণে:

\[
Var(X) = 10 \cdot 0.5 \cdot (1 - 0.5) = 10 \cdot 0.5 \cdot 0.5 = 2.5
\]

অর্থাৎ, ১০ বার নিক্ষেপে ভেদাঙ্ক ২.৫।

গড় ও ভেদাঙ্কের তুলনা

দ্বিপদী বিন্যাসে গড় ও ভেদাঙ্কের মধ্যে একটি সরাসরি সম্পর্ক বিদ্যমান।

মূল পার্থক্য

গড় ও ভেদাঙ্কের সম্পর্ক

গড় সবসময় \( n \cdot p \) এর সমান, এবং ভেদাঙ্ক \( n \cdot p \cdot (1-p) \)-এর উপর নির্ভরশীল। যখন \( p \) খুব বেশি বা খুব কম হয়, তখন ভেদাঙ্ক কমে যায়। অর্থাৎ, \( p \) এর মান \( 0.5 \)-এর কাছাকাছি হলে ভেদাঙ্ক সর্বাধিক হয়।

গড় ও ভেদাঙ্কের একটি উদাহরণ

প্রেক্ষাপট

ধরা যাক, একটি পরীক্ষায় সফলতার সম্ভাবনা \( p = 0.7 \) এবং মোট পরীক্ষার সংখ্যা \( n = 20 \)।

গড় নির্ণয়

\[
E(X) = n \cdot p = 20 \cdot 0.7 = 14
\]

ভেদাঙ্ক নির্ণয়

\[
Var(X) = n \cdot p \cdot (1-p) = 20 \cdot 0.7 \cdot 0.3 = 4.2
\]

তুলনা

গড় (14) সফলতার সম্ভাব্য সংখ্যা নির্দেশ করে, যেখানে ভেদাঙ্ক (4.2) এই সংখ্যার চারপাশের বিচ্যুতির একটি ধারণা প্রদান করে।

সারসংক্ষেপ

দ্বিপদী বিন্যাসের গড় এবং ভেদাঙ্ক সফলতা এবং ব্যর্থতার উপর ভিত্তি করে গণনা করা হয়।

• গড় প্রতিটি পরীক্ষার গড় সফলতার সংখ্যা প্রকাশ করে।
• ভেদাঙ্ক গড় থেকে মানগুলির বিচ্যুতি নির্ধারণ করে।

এগুলি একত্রে পরিসংখ্যান বিশ্লেষণে গুরুত্বপূর্ণ তথ্য সরবরাহ করে।