দ্বিপদী বিন্যাসের গাণিতিক প্রত্যাশা (Mean) এবং ভেদাঙ্ক (Variance) নির্ধারণ করতে সাধারণ সূত্র ব্যবহার করা হয়।
দ্বিপদী বিন্যাসের গড় বা গাণিতিক প্রত্যাশা \( E(X) \) নির্ণয়ের সূত্র:
\[
E(X) = n \cdot p
\]
যেখানে:
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।
দ্বিপদী বিন্যাসের ভেদাঙ্ক \( Var(X) \) নির্ণয়ের সূত্র:
\[
Var(X) = n \cdot p \cdot (1-p)
\]
যেখানে:
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।
দ্বিপদী বিন্যাসে গড় ও ভেদাঙ্কের মধ্যে একটি সরাসরি সম্পর্ক বিদ্যমান।
বৈশিষ্ট্য | গড় (\( E(X) \)) | ভেদাঙ্ক (\( Var(X) \)) |
---|---|---|
সংজ্ঞা | সম্ভাব্য মানগুলির গড়। | মানগুলির গড় থেকে বিচ্যুতি। |
সূত্র | \( E(X) = n \cdot p \) | \( Var(X) = n \cdot p \cdot (1-p) \) |
উপাদান | \( n \) ও \( p \)। | \( n \), \( p \) ও \( 1-p \)। |
প্রভাব | শুধুমাত্র সফলতার সংখ্যা। | সফলতা ও ব্যর্থতার উভয়ের উপর নির্ভরশীল। |
ইউনিট | র্যান্ডম ভেরিয়েবলের ইউনিট। | র্যান্ডম ভেরিয়েবলের ইউনিটের স্কোয়ার। |
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।
ধরা যাক, একটি পরীক্ষায় সফলতার সম্ভাবনা \( p = 0.7 \) এবং মোট পরীক্ষার সংখ্যা \( n = 20 \)।
\[
E(X) = n \cdot p = 20 \cdot 0.7 = 14
\]
\[
Var(X) = n \cdot p \cdot (1-p) = 20 \cdot 0.7 \cdot 0.3 = 4.2
\]
গড় (14) সফলতার সম্ভাব্য সংখ্যা নির্দেশ করে, যেখানে ভেদাঙ্ক (4.2) এই সংখ্যার চারপাশের বিচ্যুতির একটি ধারণা প্রদান করে।
দ্বিপদী বিন্যাসের গড় এবং ভেদাঙ্ক সফলতা এবং ব্যর্থতার উপর ভিত্তি করে গণনা করা হয়।
এগুলি একত্রে পরিসংখ্যান বিশ্লেষণে গুরুত্বপূর্ণ তথ্য সরবরাহ করে।