Calculateur de probabilité multinomiale
Calculer la probabilité d’un vecteur complet de la catégorie-compte à l’aide de poids de catégorie normalisés.
VOTRE CALCUL
Résultat
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Étapes du calcul
Affichez les étapes une par une ou le calcul complet. Les étapes utilisent les valeurs que vous avez saisies.
Méthode de calcul
Normaliser les poids et évaluer le coefficient multinomial et les puissances de comptage sous forme logarithmique.
P(count vector)=n!/Πki! × Πpi^ki, with pi=weighti/Σweights
Exemple détaillé
Les chiffres 2 , 1 , 1 et les probabilités de catégorie 0,5 , 0,25 , 0,25 donnent la probabilité 0,1875 pour ce vecteur de comptage non ordonné.
Hypothèses et précisions sur les données
2 – 20 catégories, listes de correspondance et au plus 10000 totaux observés. Les comptes sont les comptes d’essais modélisés. Les catégories de probabilité zéro avec des nombres positifs donnent une probabilité zéro. Pas d’ajustement de la queue ou des paramètres.
Utiliser ce calculateur
Puis-je saisir mes propres données ?
Oui. Remplacez les valeurs de l’exemple par vos propres données. Le résultat, les étapes, les tableaux et les diagrammes disponibles se mettent à jour. Une valeur vide ou invalide efface le résultat ; les valeurs de l’exemple ne remplacent jamais les données manquantes.
Les résultats sont-ils exacts ?
Les calculs utilisent des nombres à virgule flottante et les résultats affichés sont arrondis. Consultez la formule, les hypothèses et la précision des données indiquée avant d’interpréter le résultat.
Mes données sont-elles envoyées ?
Le calcul s’effectue dans votre navigateur. Aucun compte, envoi de fichier ou service d’IA externe n’est nécessaire. Les données saisies ne sont pas conservées après le rechargement de la page.
Calculer exactement k, au plus k et au moins k succès dans les essais indépendants. Explorez la distribution binomiale, la valeur prévue et l’écart type.
Comparer les nombres de catégories observés avec les poids prévus inscrits et calculer les contributions chi-carré, les degrés résiduels de liberté et une valeur approximative de p-pipe supérieure.
Calculer l’entropie empirique, le support observé et les limites de codage idéales à partir des nombres de symboles marqués.
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