 Estadísticas y distribución binomial de Excel, múltiples huevos conducen al trabajo en el ejemplo de tráfico, tengo datos, vamos a meternos en ello con estadísticas y Excel, no es necesario, pero si tiene acceso a una nota donde en el icono del lado izquierdo de una presentación de nota 1570 distribución binomial, unidad X múltiple para trabajar en la pestaña de ejemplo de tráfico. También estamos cargando transcripciones en OneNote, para que pueda ir a la herramienta lector inmersivo de la pestaña de vista, cambiar el idioma si así lo desea, poder leer o escuchar la transcripción en varios idiomas diferentes. Al vincular las presentaciones de video con las marcas de tiempo de la versión de escritorio de OneNote aquí y las presentaciones anteriores, hemos estado pensando en cómo podemos representar diferentes conjuntos de datos numéricamente con números. Como el promedio o la media, la mediana, los cuartiles y la imagen utilizando herramientas como la caja y los bigotes y el histograma, teniendo en cuenta que el histograma es generalmente la herramienta que visualizamos cuando pensamos en la propagación de los datos. Y luego podemos describir la dispersión de los datos en un histograma usando terminología como que está sesgado hacia la izquierda o está sesgado hacia la derecha. Ahora estamos buscando esas ecuaciones matemáticas que representan curvas que a veces pueden aproximarse a conjuntos de datos reales en la vida real, dependiendo del escenario. Y si pueden, nos gustaría poder hacerlo porque esas curvas pueden darnos más poder predictivo sobre lo que sea que esté trabajando ese conjunto de datos. Esta vez, vamos a ver con un tipo de distribución binomial. Analizamos las condiciones para una distribución binomial. Una de ellas es que tendríamos que ser capaces de organizar nuestra información en una situación de éxito o fracaso como un lanzamiento de moneda. Tener un éxito o un fracaso, definido como el éxito posiblemente siendo cara fallida el conlleva, hablamos de una situación de llamada de ventas, donde por cada llamada, el éxito sería si consigues una venta, el fracaso sería si no lo haces. ¿No estamos hablando de gradientes de éxito en este caso, verdad? Realmente no podemos, no podemos decir, bueno, obtuvimos una venta de un artículo de 200 frente a un artículo de 100 pesos, tenemos que definirlo como éxito o fracaso. Así que hay muchos otros escenarios en los que esto podría ocurrir, que podrían no ser obvios al principio. Aquí hay otro ejemplo, en igual al número de pruebas fijas, que van a ser unidades para trabajar. Y que vamos a ir al trabajo, vamos a decir cinco veces, esas van a ser nuestras pruebas fijas, la probabilidad de éxito, es decir, el éxito, en este caso, lo definimos como ausencia de tráfico. Entonces, cuando conducimos al trabajo, si hay tráfico, no es un éxito, si no hay éxito de tráfico. Ahora, de nuevo, aquí no hay degradados. No estamos diciendo bien, hay una cantidad media de tráfico frente a un tráfico alto de la zona roja frente a un tráfico de la zona amarilla. No, estamos diciendo tráfico binomial, sin tráfico, sin tráfico de éxito, no un éxito. Y desafortunadamente, sólo hay un 12% de probabilidades de que tengamos una situación sin tráfico. Entonces, X va a ser el número de veces que no hay tráfico de cinco. En otras palabras, estamos tratando de ver cuál es la probabilidad de que consigamos que tres unidades funcionen sin tráfico de las cinco unidades que funcionan, lo que va a ser bastante bajo, como cabría esperar. Dado el hecho de que haya un 12% de probabilidad por viaje, vamos a tener una experiencia libre de tráfico. Bien, si tuviéramos que hacer nuestras distribuciones binomiales, X es igual al número de veces que no hay tráfico de cinco. Así que aquí está nuestra ecuación. Recuerda, en realidad hay dos de ellas con un binomio con Z, que es un poco diferente a algunas de las otras distribuciones, como los puntos de la distribución. La última, como hemos hablado antes, es esta de gama, que tiene más flexibilidad, pero también puede ser un poco confusa a veces. Por lo tanto, podría ser más fácil de usar, ya que el otro está más cerca de los puntos del otro, por lo que los veremos a ambos. Así que esto es igual a binoma punto de estrando de puntos, y luego estamos recogiendo los ensayos, que van a ser cinco la probabilidad por ensayo individual, el 12% de probabilidad de éxito, y luego el número que estamos buscando es tres de los cinco. Eso es lo que representan estos números. Y eso nos da nuestro 1.34% de probabilidad de que tengamos tres días de cinco que no tengan tráfico dado el hecho de que cada día individual sólo tenemos una tasa de éxito del 12%. Lo que significa que no hay tráfico es sólo el 1.35 que necesitamos un nuevo trabajo para llorar en voz alta o tal vez acercarnos o algo así. Quiero decir, estoy perdiendo la mitad de mi día en el auto, trato de escuchar cintas. Pero es tan difícil concentrarse de todos modos, la cantidad de veces. Así que también podemos hacerlo usando esta fórmula igual al punto binoma dist. Así que esto es similar a los puntos de uno, donde tenemos los números es un argumento similar arriba, los juicios que tenemos un argumento similar. Pero luego tenemos lo acumulativo frente al o no acumulativo. Así que tenemos los números, tenemos los ensayos, tenemos la probabilidad. Y luego tenemos esta última parte aquí, que es acumulativa o no acumulativa. Ahora bien, eso te permite decir, haz una pregunta como, ¿cuál es la probabilidad no sólo de que obtenga tres, sino de cualquier lugar de cero a tres o algo así? Me indicará, tendrá un impacto acumulativo, pero es más difícil elegir algo en el medio, ¿verdad? Mientras que el binoma de a testar range, le permite tener los múltiples argumentos en este último argumento. Así que puede permitirte hacer un cálculo de algo como en el medio como si yo dijera, ¿cuál es la probabilidad de que tenga como dos o tres días? Así que daremos un poco más de explicación de eso aquí. Imaginemos que estamos diciendo que p es igual a dos. Así que podría usar el rango de punto de binoma punto test en el que tiene los argumentos, los ensayos, la probabilidad y los números, siendo el número ahora dos, de los cinco, en lugar de un tres de los cinco. Podríamos usar un argumento del argumento binoma punto test, que ahora tiene los dos al frente. Sólo estoy escribiendo los dos porque el orden de los argumentos son diferentes órdenes, pero son los mismos argumentos básicos. Y luego los ensayos, y luego la probabilidad, y luego tenemos si es acumulativo o no y en este caso, vamos a decir que no es acumulativo, porque estamos buscando exactamente los dos. Así que esos dos, ambos son bastante iguales en términos de la facilidad del argumento. Y también podemos, si tuviéramos que trazar nuestros datos, de esta manera, podemos, esta es a menudo una herramienta útil para trazar los datos. Es decir, podemos decir que pasa si las probabilidades de x son de uno a cinco, y luego podemos trazar nuestros datos. Y para esto, estamos usando el rango de puntos binome de ASTAD, también podrías usar el otro binoma de ASTAD. Pero esta función de rango te da una función de matriz, lo que hace que sea un poco más fácil ingresar algo como esto. Porque para introducir esto en el sistema, vamos a decir que el número de juicios que tenemos va a ser una vez más, los cinco, hice un absoluto, para que podamos copiarlo hasta el rango, la probabilidad de éxito seguirá siendo doce. Y luego tenemos los números, que van a ser esta matriz, eso es lo que significa esto con una etiqueta hash. Y esto será sólo una matriz de derrame, que nos dará los resultados. Así que la probabilidad de que tengamos cero días es bastante alta. Recordemos que teníamos un doce por ciento de probabilidades de que no recibieramos tráfico, por lo que es una alta probabilidad de que sí lo hagamos. Eso significa que tener cero días de libre de tráfico, una semana libre de tráfico no es, todavía no lo es, es probable que no tengamos ningún tiempo libre de tráfico, por lo tanto. Y entonces, ¿qué pasa si tenemos un día sin tráfico 35.98%, dos días de tráfico, libre 9.81%, tres días, 1.34%? Y así sucesivamente, si trazamos esto, se ve algo así. Y si tuviera que comparar eso con el cálculo sólo para el para P igual a 2, entonces puedo decir, puedo encontrarlo aquí, correcto, P igual a 2, que es este 9.81r. Si hacemos otro, voy a decir que esta vez, P va a ser menor o igual a 2, que a menor o igual a 2. Así que podemos hacerlo de un par de maneras diferentes. Puedo decir, muy bien, puedo mirar hacia arriba y ser menor o igual a 2, lo que significa que voy a incluir los dos, así que podría decir, bueno, debería ser 552.77 más 35.98 más 9.81.98. Así que llegamos a eso, a ese 9.856. Esa es la única forma en que podemos llegar allí. Ese es el resultado. O podemos decir un binomio puntea este rango de puntos e introducimos los ensayos, las probabilidades y luego los números. Y ahora estoy recogiendo dos números. Y esta va a ser la mayor flexibilidad del rango de puntos. No digo que sea acumulativo, estamos recogiendo esos dos números. Y podríamos enumerar esos números. De esta manera, si tuviéramos que enumerar los límites superior e inferior, el límite inferior ahora es cero, porque es lo más bajo que podemos llegar. Y el límite superior es hasta dos inclusive, y eso es lo que se ha incluido en este argumento. También podríamos usar la distribución de puntos binomas, que todavía funciona bastante bien porque obtuve los números, los ensayos, la probabilidad, y luego tenemos que tener el argumento adicional para decir, ¿quieres este número? O quieres el acumulativo en este caso, vamos a poner un 1, que representa el acumulado, que básicamente hace lo mismo que hicimos arriba, lo que lo resume de esa manera. Entonces, ¿qué pasa si tenemos un argumento de que x es menor o igual que 1 más, si es menor o igual que 1? Puedo usar mi formato de suma, puedo subir aquí y decir, muy bien, bueno, menor o igual que 1 significa que sería aquí arriba de 52.77 más 35.98. Probabilidad, que sale a 8.875. Así que podemos usar ese método. Y puede usar el binoma punto disco de puntos punto rango de puntos ensayos Probabilidad, y luego los números. Y ahora tenemos los dos números que estamos poniendo en su lugar. Y si lo miro en términos de mis rangos aquí, va a ser 0 baja a 0 en el límite inferior y sube a 1 inclusive. Y luego el acumulativo todavía funciona bastante bien aquí. Porque ahora puedo decir que son los números, los ensayos, la probabilidad. Y luego voy a decir que es acumulativo, en lugar de 0, que es, que no es acumulativo. Así que ambos parecen bastante comparables. Pero entonces, ahora este, si vamos x es mayor o igual que 2, bueno, ahora tengo que decir, bien, si es mayor o igual que 2, ahora voy de 2 hacia abajo. Así que eso sería que pensarías 9.81 más 1.34, más punto o 9, y luego este es demasiado pequeño para contarlo. Así que 11.24, a 5, más o menos. Y así puedo hacer eso, puedo hacer eso con esa forma de Samaen, puedo hacerlo con un punto binomo, este rango de puntos, el argumento son los ensayos, la probabilidad. Y luego estoy mirando este rango, que a veces es bueno poner en una tabla, la parte inferior del rango es 2, y luego pasamos de 2 a 5. Ahora, aquí es donde el mayor se encuentra con que es un poco más difícil, ¿verdad? Porque ahora, si digo, bueno, ¿qué pasa si hago eso con el mismo formato que teníamos con los puntos, que tiene este argumento acumulativo en lugar de poder poner estos dos números para x? ¿Derecha? ¿Qué? Como voy a hacer eso, porque quiero ir de 2 a 5, y el acumulado solo va de 0 hacia arriba. Entonces, lo que tendría que hacer es hacerlo acumulativo hasta 5, y luego restar lo acumulado hasta 2 o 1. Cualquiera que esté tratando de incluir aquí. En otras palabras, que estoy incluyendo, es que es mayor o igual que 2, por lo que es mayor o igual que 2. Eso significa que el límite inferior es 2 y el límite superior va a ser 5, se van a incluir 2. Así que tienes que hacer algo como esto, si quisieras calcularlo con ese viejo binomio. DIST. Tendrías que decir, bien, binome punto de ASD, números, probabilidad de ensayos. Y luego acumulativa, menos binoma punto DIST, para restar la primera mitad de la curva. Y aquí es donde se vuelve un poco más complicado. Y aquí es donde funciona esa función de rango o un área que funciona esa función de rango. Poso. Hagamos uno más aquí, y luego echaremos un vistazo a otro formato. Espera, borré lo incorrecto. Veamos. Vamos a borrar esto. Muy bien, ahora tiene que ser X es mayor que 2, no mayor o igual que solo para notar esa sutileza aquí, porque ahora estamos diciendo que no es el límite inferior, es que 3 porque no estamos incluyendo los dos. Es decir, de 3 a 5. Entonces, si hice eso aquí, puedo decir que está bien, así que es mayor que 2, pero no es igual a 2. Eso significa que va a ser el 1.34 más punto o 9 o 1.43 aproximadamente. 15.4. Y puedo hacer eso sumándolo, puedo hacerlo por el rango de punto binoma de punto donde va a estar el último argumento, los dos últimos argumentos son el 3 y el 5. O si uso el formato antiguo, de nuevo, es un poco largo, porque tendría que decir disco de punto binoma hasta el diste punto binoma 5 menos 2, para sacar el primer bit hasta incluyendo el 1, pero no el 2. Verdad, así que se vuelve un poco desordenado, así que lo haremos en Excel si quieres practicar haciéndolo en Excel. Notece que también el rango, el punto binoma este rango de puntos, también tiene ese de rame, esa capacidad de de rame. Entonces, si tuviera que configurar sus rangos inferior y superior para un conjunto de preguntas como esta, entonces se vuelve bastante fácil usar la función de de rame y un rango repartido de puntos binómicos. En lugar del acumulativo, porque luego puede configurar sus inferiores y superiores. 16-4. Puedes ir a un rango de puntos binome, poner tus ensayos, tus probabilidades, y luego y luego los números van a ser estos dos rangos. Así que ahora solo para los números, en lugar de tener 2 y 2 y 0 y 2, selecciono este rango, y luego este rango, y eso luego se derramará hacia abajo en los resultados. Esa es otra razón por la que este rango de puntos binómicos es un poco más flexible, pero a menudo, a mí, me gusta construir algo como esto y se puede hacer esto con bastante facilidad con cualquiera de las funciones. Ese es otro ejemplo. Y solo para tener en cuenta que este ejemplo podría no ser tan intuitivo, ¿verdad? Pero debido a que el ejemplo de tráfico, versus a conflicts probablemente te venga a la mente cuando hablas de un binomio. Al menos para mí lo hace, pero hay muchas cosas que podrías poner en una categoría de éxito o no éxito y tener un tipo de escenario similares.