Tabela binomial para n = 7, n = 8 en = 9

Uma variável aleatória binomial fornece um exemplo importante de uma discreto variável aleatória. A distribuição binomial, que descreve a probabilidade de cada valor de nossa variável aleatória, pode ser determinada completamente pelos dois parâmetros: n e p. Aqui n é o número de ensaios independentes e p é a probabilidade constante de sucesso em cada tentativa. As tabelas abaixo fornecem probabilidades binomiais para n = 7,8 e 9. As probabilidades em cada uma são arredondadas para três casas decimais.

Deveria ter distribuição binomial ser usada?. Antes de pular para usar esta tabela, precisamos verificar se as seguintes condições são atendidas:

1. Temos um número finito de observações ou ensaios.
2. O resultado de cada estudo pode ser classificado como um sucesso ou um fracasso.
3. A probabilidade de sucesso permanece constante.
4. As observações são independentes uma da outra.

Quando essas quatro condições são atendidas, a distribuição binomial dará a probabilidade de r sucessos em um experimento com um total de

Para outras tabelas de distribuição binomial, temos n = 2 a 6, n = 10 a 11. Quando os valores de np e n(1 - p) são maiores ou iguais a 10, podemos usar o aproximação normal à distribuição binomial. Isso nos dá uma boa aproximação de nossas probabilidades e não requer o cálculo dos coeficientes binomiais. Isso oferece uma grande vantagem, pois esses cálculos binomiais podem estar bastante envolvidos.

Genética tem muitas conexões com a probabilidade. Veremos um para ilustrar o uso da distribuição binomial. Suponha que sabemos que a probabilidade de uma descendência herdar duas cópias de um gene recessivo (e, portanto, possuir a característica recessiva que estamos estudando) é 1/4.

Além disso, queremos calcular a probabilidade de que um determinado número de crianças em uma família de oito membros possua essa característica. Deixei X seja o número de crianças com essa característica. Olhamos para a mesa para n = 8 e a coluna com p = 0,25 e veja o seguinte:

.100
.267.311.208.087.023.004

Isso significa para o nosso exemplo que

• P (X = 0) = 10,0%, que é a probabilidade de nenhuma das crianças ter o traço recessivo.
• P (X = 1) = 26,7%, que é a probabilidade de uma das crianças ter o traço recessivo.
• P (X = 2) = 31,1%, que é a probabilidade de duas das crianças terem o traço recessivo.
• P (X = 3) = 20,8%, que é a probabilidade de três das crianças terem o traço recessivo.
• P (X = 4) = 8,7%, que é a probabilidade de quatro das crianças terem o traço recessivo.
• P (X = 5) = 2,3%, que é a probabilidade de cinco das crianças terem o traço recessivo.
• P (X = 6) = 0,4%, que é a probabilidade de seis das crianças terem o traço recessivo.

n = 7

n = 8

n = 9