Multinomialwahrscheinlichkeit
Berechnen Sie die Wahrscheinlichkeit eines vollständigen Kategorie-Zähler-Vektors mit normalisierten eingegebenen Kategoriengewichten.
IHRE BERECHNUNG
Ergebnis
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Rechenschritte
Gehen Sie die Schritte einzeln durch oder zeigen Sie die gesamte Berechnung an. Die Schritte verwenden Ihre aktuellen Eingaben.
Berechnungsmethode
Normalisieren Sie die Gewichte und bewerten Sie den multinomialen Koeffizienten und zählen Sie Kräfte in logarithmischer Form.
P(count vector)=n!/Πki! × Πpi^ki, with pi=weighti/Σweights
Rechenbeispiel
Zählt 2,1,1 und Kategorie Wahrscheinlichkeiten 0,5,0,25,0,25 geben Wahrscheinlichkeit 0,1875 für diesen ungeordneten Zählvektor.
Annahmen und Hinweise zu den Eingaben
2–20 Kategorien, übereinstimmende Listen und höchstens 10000 beobachtete Gesamtzählungen. Zählt die Summe der modellierten Testzahl. Null-Wahrscheinlichkeitskategorien mit positiven Zählungen geben Wahrscheinlichkeit null. Keine Eignungs-Schwanz- oder Parameteranpassung.
Hinweise zum Rechner
Kann ich eigene Werte eingeben?
Ja. Ersetzen Sie die Beispielwerte durch Ihre eigenen Eingaben. Ergebnis, Rechenschritte, Tabellen und gegebenenfalls Diagramme werden entsprechend aktualisiert. Bei leeren oder ungültigen Eingaben wird das Ergebnis gelöscht. Fehlende Angaben werden niemals unbemerkt durch Beispielwerte ersetzt.
Sind die Ergebnisse exakt?
Die Ergebnisse beruhen auf Gleitkommaarithmetik und werden für die Anzeige gerundet. Beachten Sie die Formel, die Annahmen und die gegebenenfalls angegebene Datengenauigkeit.
Werden meine Eingaben hochgeladen?
Die Berechnung erfolgt in Ihrem Browser. Ein Benutzerkonto, Datei-Uploads oder ein externer KI-Dienst sind nicht erforderlich. Beim Neuladen der Seite werden die Eingaben zurückgesetzt.
Berechnen Sie genau k, höchstens k und mindestens k Erfolge in unabhängigen Versuchen. Erkunden Sie die binomiale Verteilung, den erwarteten Wert und die Standardabweichung.
Vergleichen Sie beobachtete Kategorie zählt mit eingegebenen erwarteten Gewichten und berechnen Sie Chi-Quadrat-Beiträge, Rest Freiheitsgrade und einen ungefähren oberen Schwanz p-Wert.
Berechnen Sie empirische Entropie, beobachtete Unterstützung und ideale Codierungsgrenzen aus gekennzeichneten Symbolzahlen.
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