দৈব চলকের ভেদাঙ্কের মান কত হতে পারে-
i. ধনাত্মক
ii. ঋণাত্মক
iii. শূন্য
নিচের কোনটি সঠিক?

Created: 2 months ago | Updated: 2 months ago
Updated: 2 months ago

দ্বিপদী বিন্যাস (Binomial Distribution)

দ্বিপদী বিন্যাস বা Binomial Distribution পরিসংখ্যানের একটি গুরুত্বপূর্ণ ধারণা যা বিশেষত সফলতা বা ব্যর্থতা ভিত্তিক ঘটনাগুলির মডেলিং করতে ব্যবহৃত হয়। এটি সাধারণত এমন পরীক্ষার ক্ষেত্রে প্রয়োগ করা হয় যেখানে কেবল দুটি ফলাফল সম্ভব: যেমন "হ্যাঁ" বা "না", "সফল" বা "অসফল"।


বৈশিষ্ট্যসমূহ

১. পরীক্ষার সংখ্যা (n): নির্দিষ্ট সংখ্যক স্বাধীন পরীক্ষা বা ঘটনা।
২. সফলতার সম্ভাবনা (p): প্রতিটি পরীক্ষায় সফলতার ধ্রুবক সম্ভাবনা।
৩. ব্যর্থতার সম্ভাবনা (q): ব্যর্থতার ধ্রুবক সম্ভাবনা, যেখানে \( q = 1 - p \)।
৪. স্বাধীনতা: প্রতিটি পরীক্ষার ফলাফল একে অপরের থেকে স্বাধীন।


দ্বিপদী বিন্যাসের সূত্র

দ্বিপদী বিন্যাসের সম্ভাবনা গণনা করতে নিম্নলিখিত সূত্রটি ব্যবহৃত হয়:

\[
P(X = k) = \binom{n}{k} p^k (1-p)^{n-k}
\]

যেখানে:

  • \( P(X = k) \): \( X \) র্যান্ডম ভেরিয়েবলের \( k \) সফলতার সম্ভাবনা।
  • \( \binom{n}{k} \): \( n \)-এর মধ্যে \( k \) নির্বাচন করার পন্থা, যাকে কম্বিনেশন বলে, এবং এটি গণনা করা হয় \( \binom{n}{k} = \frac{n!}{k! (n-k)!} \)।
  • \( p \): সফলতার সম্ভাবনা।
  • \( (1-p) \): ব্যর্থতার সম্ভাবনা।
  • \( n \): মোট পরীক্ষার সংখ্যা।
  • \( k \): সফলতার সংখ্যা।

উদাহরণ

ধরা যাক, একটি মুদ্রা নিক্ষেপে সফলতার সম্ভাবনা \( p = 0.5 \)। ১০ বার মুদ্রা নিক্ষেপ করলে \( X \) সফলতার সম্ভাবনার জন্য সূত্র প্রয়োগ করা যেতে পারে।

যদি \( k = 3 \), \( n = 10 \), এবং \( p = 0.5 \):

\[
P(X = 3) = \binom{10}{3} (0.5)^3 (0.5)^{10-3}
\]

এখানে:

\[
\binom{10}{3} = \frac{10!}{3! \cdot 7!} = 120
\]

\[
P(X = 3) = 120 \cdot (0.5)^3 \cdot (0.5)^7 = 120 \cdot (0.5)^{10} = 120 \cdot 0.0009765625 = 0.117
\]

অর্থাৎ, \( X = 3 \) হওয়ার সম্ভাবনা ১১.৭%।


দ্বিপদী বিন্যাসের ব্যবহার

১. নির্বাচনী জরিপে, যেখানে "হ্যাঁ" বা "না" উত্তর থাকে।
২. মান নিয়ন্ত্রণে, একটি প্রোডাক্ট সফল বা ব্যর্থ কিনা তা পরিমাপ করতে।
৩. জুয়া বা গেমের সম্ভাবনা নির্ধারণে।


সারসংক্ষেপ

দ্বিপদী বিন্যাস এমন ঘটনাগুলির মডেলিংয়ের জন্য একটি শক্তিশালী টুল যা কেবল দুটি ফলাফলের উপর ভিত্তি করে। এটি বাস্তব জীবনের বিভিন্ন ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হয়, যেমন গবেষণা, ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত এবং বিজ্ঞান।

Promotion