Soyons une variable aléatoire distribuée géométriquement, et deux nombres réels positifs. Pour cet exemple, nous allons opter pour #define deux macros pour contrôler l`erreur et les stratégies de gestion discrètes. Il est utile pour la modélisation des situations dans lesquelles il est nécessaire de savoir combien de tentatives sont probablement nécessaires pour le succès, et a donc des applications à la modélisation démographique, économétrie, le retour sur investissement (ROI) de la recherche, et ainsi de suite. Pour les deux variantes de la distribution géométrique, le paramètre p peut être estimé en assimilant la valeur attendue à la moyenne de l`échantillon. La distribution donne la probabilité qu`il y ait zéro échecs avant le premier succès, un échec avant le premier succès, deux échecs avant le premier succès, et ainsi de suite. Si les dés sont jetés à plusieurs reprises jusqu`à la première fois un trois apparaît. Si les informations additionnelles étaient fournies que le dé avait déjà été roulé trois fois sans qu`un 1 soit observé, la distribution de probabilité du nombre de rouleaux supplémentaires est la même qu`elle serait sans l`information additionnelle. Solution. Même si nous détenons notre confiance à alpha = 90%, les limites seulement contrat à 0. Quelle est la probabilité qu`il finisse son programme d`ici la fin de sa journée de travail? Pour cet exemple simple, nous voulons éviter de lever une exception (la stratégie par défaut) et simplement retourner l`infini. Trois de ces valeurs–la moyenne, le mode et la variance–sont généralement calculables pour une distribution géométrique.

Ignorant les boules, quelle est la probabilité que le joueur gagne un coup avant qu`il ne frappe (ce qui nécessite trois grèves)? Selon Wikipedia, les joueurs de basket-ball moyen Pro obtenir des lancers gratuits dans les paniers 70 à 80% du temps, mais certains obtiennent aussi haut que 95%, et d`autres aussi bas que 50%. En d`autres termes, il y aurait des échecs X-1 avant que vous obtenez votre succès. Le procès de Bernoulli est l`un avec seulement deux résultats possibles, le succès de l`échec, et p est la probabilité de succès). Cela est dû au fait que quand. Il y a zéro échecs avant le premier succès. La distribution géométrique a la propriété intéressante d`être sans mémoire.