Süreklilik Düzeltme Hesaplayıcı
Süreklilik düzeltme hesaplayıcı, binom dağılımı gibi kesikli dağılımların normal dağılıma yaklaşık olarak hesaplanmasında, kesikli değişkenlerin sürekli dağılıma geçişini kolaylaştırmak için kullanılan bir araçtır. Süreklilik düzeltmesinde, özellikle binom dağılımından normal dağılıma geçişte, ortalama ve standart sapma değerleri hesaplanarak sürekli tahmin yapılır. Bu araç, normal yaklaşım sırasında kullanılacak temel parametre olan ortalamayı (n × p) hesaplar.
Hesaplama Sonucu
Süreklilik Düzeltme Yöntemi Nedir?
Süreklilik düzeltme, istatistikte özellikle binom dağılımların normal dağılım ile yaklaşık olarak hesaplanmasında tercih edilen bir tekniktir. Binom dağılımı gibi kesikli dağılımlarda, kesikli değişkenlerin sürekli dağılıma uygun hale gelmesi için olasılıkların ve değerlerin hesaplanmasında küçük bir düzeltme yapılır. Bu, özellikle "n" (deneme sayısı) büyük ve "p" (başarı olasılığı) 0'a veya 1'e çok yakın olmadığı durumlarda uygulanır.
Kesikli bir dağılımı sürekli dağılıma yaklaştırırken kullanılan temel değer ortalamadır. Binom dağılımı için ortalama, n × p formülüyle bulunur. Hesaplama sonucunda elde edilen bu ortalama değer, sürekli dağılıma geçişte gereklidir ve daha doğru sonuçlar elde etmeye yardımcı olur.
Bu hesaplayıcı ile deneme sayısı (n) ve başarı olasılığı (p) verilerini girerek, süreklilik düzeltme için gerekli olan ortalama değeri hızlıca öğrenebilirsiniz. Sonuç, normal yaklaşım öncesi kullanılacak temel parametreyi verir ve istatistiksel analizlerinizdeki doğruluğu artırır.
Sonuç olarak, süreklilik düzeltme hem kesikli hem de sürekli dağılımlar arasında köprü kurmanıza yardımcı olur ve doğru olasılık hesapları için önemli bir araçtır.
Süreklilik Düzeltme Hesaplayıcı, belirli bir olayın sürekli bir şekilde gerçekleşme olasılığını hesaplamak için kullanılır. Aşağıda bu hesaplamalara dair örnek veriler bulabilirsiniz.
| Olay Sayısı (n) | Başarı Olasılığı (p) | Hesaplanan Sonuç (my_mean) |
|---|---|---|
| 10 | 0.5 | 5 |
| 20 | 0.3 | 6 |
| 15 | 0.8 | 12 |
| 25 | 0.6 | 15 |