. "\u30D9\u30EB\u30CC\u30FC\u30A4\u5206\u5E03\uFF08\u82F1: Bernoulli distribution\uFF09\u3068\u306F\u3001\u6570\u5B66\u306B\u304A\u3044\u3066\u3001\u78BA\u7387 p \u3067 1 \u3092\u3001\u78BA\u7387 q = 1 \u2212 p \u3067 0 \u3092\u3068\u308B\u3001\u96E2\u6563\u78BA\u7387\u5206\u5E03\u3067\u3042\u308B\u3002\u30D9\u30EB\u30CC\u30FC\u30A4\u5206\u5E03\u3068\u3044\u3046\u540D\u524D\u306F\u3001\u30B9\u30A4\u30B9\u306E\u79D1\u5B66\u8005\u30E4\u30B3\u30D6\u30FB\u30D9\u30EB\u30CC\u30FC\u30A4\u306B\u56E0\u3093\u3067\u3064\u3051\u3089\u308C\u305F\u540D\u524D\u3067\u3042\u308B\u3002 X \u3092\u30D9\u30EB\u30CC\u30FC\u30A4\u5206\u5E03\u306B\u5F93\u3046\u78BA\u7387\u5909\u6570\u3068\u3059\u308C\u3070\u3001\u78BA\u7387\u8CEA\u91CF\u95A2\u6570\u306F \u3067\u3042\u308B\u3002\u3053\u308C\u3092 \u3068\u4E00\u62EC\u3059\u308B\u3053\u3068\u3082\u3067\u304D\u308B\u3002\u78BA\u7387\u5909\u6570 X \u306E\u5E73\u5747\u306F p, \u5206\u6563\u306F pq = p(1 \u2212 p) \u3067\u3042\u308B\u3002\u30D9\u30EB\u30CC\u30FC\u30A4\u5206\u5E03\u306F\u6307\u6570\u578B\u5206\u5E03\u65CF\u306E\u4E00\u3064\u3067\u3042\u308B\u3002"@ja . . . "Zufallsgr\u00F6\u00DFen mit einer Bernoulli-Verteilung (auch als Null-Eins-Verteilung, Alternativ-Verteilung oder Boole-Verteilung bezeichnet) benutzt man zur Beschreibung von zuf\u00E4lligen Ereignissen, bei denen es nur zwei m\u00F6gliche Versuchsausg\u00E4nge gibt. Einer der Versuchsausg\u00E4nge wird meistens mit Erfolg bezeichnet und der komplement\u00E4re Versuchsausgang mit Misserfolg. Die zugeh\u00F6rige Wahrscheinlichkeit f\u00FCr einen Erfolg nennt man Erfolgswahrscheinlichkeit und die Wahrscheinlichkeit eines Misserfolgs.Beispiele: \n* Werfen einer M\u00FCnze: Kopf (Erfolg), , und Zahl (Misserfolg), . \n* Werfen eines W\u00FCrfels, wobei nur eine \u201E6\u201C als Erfolg gewertet wird: , . \n* Betrachte sehr kleines Raum/Zeit-Intervall: Ereignis tritt ein , tritt nicht ein . Die Bezeichnung Bernoulli-Versuch (Bernoullian trials nach Jakob I Bernoulli) wurde erstmals 1937 in dem Buch Introduction to Mathematical Probability von James Victor Uspensky verwendet."@de . . . "En teor\u00EDa de probabilidad y estad\u00EDstica, la distribuci\u00F3n Bernoulli (o distribuci\u00F3n dicot\u00F3mica), nombrada as\u00ED por el matem\u00E1tico suizo Jacob Bernoulli, es una distribuci\u00F3n de probabilidad discreta, d\u00F3nde el valor (\u00E9xito) ocurre con la probabilidad y el valor (fracaso) con la probabilidad . Un experimento al cual se aplica la distribuci\u00F3n de Bernoulli se conoce como Ensayo de Bernoulli o simplemente ensayo y la serie de esos experimentos como experimento Bernoulli."@es . . . . "\u0420\u0430\u0441\u043F\u0440\u0435\u0434\u0435\u043B\u0435\u0301\u043D\u0438\u0435 \u0411\u0435\u0440\u043D\u0443\u0301\u043B\u043B\u0438 \u0432 \u0442\u0435\u043E\u0440\u0438\u0438 \u0432\u0435\u0440\u043E\u044F\u0442\u043D\u043E\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0438 \u043C\u0430\u0442\u0435\u043C\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043A\u043E\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043A\u0435 \u2014 \u0434\u0438\u0441\u043A\u0440\u0435\u0442\u043D\u043E\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043F\u0440\u0435\u0434\u0435\u043B\u0435\u043D\u0438\u0435 \u0432\u0435\u0440\u043E\u044F\u0442\u043D\u043E\u0441\u0442\u0435\u0439, \u043C\u043E\u0434\u0435\u043B\u0438\u0440\u0443\u044E\u0449\u0435\u0435 \u0441\u043B\u0443\u0447\u0430\u0439\u043D\u044B\u0439 \u044D\u043A\u0441\u043F\u0435\u0440\u0438\u043C\u0435\u043D\u0442 \u043F\u0440\u043E\u0438\u0437\u0432\u043E\u043B\u044C\u043D\u043E\u0439 \u043F\u0440\u0438\u0440\u043E\u0434\u044B, \u043F\u0440\u0438 \u0437\u0430\u0440\u0430\u043D\u0435\u0435 \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043D\u043E\u0439 \u0432\u0435\u0440\u043E\u044F\u0442\u043D\u043E\u0441\u0442\u0438 \u0443\u0441\u043F\u0435\u0445\u0430 \u0438\u043B\u0438 \u043D\u0435\u0443\u0434\u0430\u0447\u0438."@ru . . "En teor\u00EDa de probabilidad y estad\u00EDstica, la distribuci\u00F3n Bernoulli (o distribuci\u00F3n dicot\u00F3mica), nombrada as\u00ED por el matem\u00E1tico suizo Jacob Bernoulli, es una distribuci\u00F3n de probabilidad discreta, d\u00F3nde el valor (\u00E9xito) ocurre con la probabilidad y el valor (fracaso) con la probabilidad . Un experimento al cual se aplica la distribuci\u00F3n de Bernoulli se conoce como Ensayo de Bernoulli o simplemente ensayo y la serie de esos experimentos como experimento Bernoulli."@es . . . "Alternativn\u00ED (Bernoulliho) rozd\u011Blen\u00ED je diskr\u00E9tn\u00ED rozd\u011Blen\u00ED pravd\u011Bpodobnosti n\u00E1hodn\u00E9 prom\u011Bnn\u00E9, kter\u00E1 s pravd\u011Bpodobnost\u00ED nab\u00FDv\u00E1 hodnoty 1 a s pravd\u011Bpodobnost\u00ED nab\u00FDv\u00E1 hodnoty 0. Jde o speci\u00E1ln\u00ED p\u0159\u00EDpad binomick\u00E9ho rozd\u011Blen\u00ED."@cs . . . . "Distribuzione di Bernoulli"@it . . "In teoria delle probabilit\u00E0 la distribuzione di Bernoulli (o bernoulliana) \u00E8 una distribuzione di probabilit\u00E0 su due soli valori: e , detti anche fallimento e successo. Prende il nome dallo scienziato svizzero Jakob Bernoulli (1654-1705)."@it . "Probabilitate teorian eta estatistikan, Bernoulliren banaketa 1 eta 0 balioak, p eta q=1-p probabilitateaz hurrenez hurren, hartzen dituen probabilitate banaketa da. 1 eta 0 balioek, arrakasta eta porrota edota bai eta ez adierazten dituzte hurrenez hurren, gertakizun bati buruz. Adibidez, txanpon bat bota ondoren, 1 eta 0 zenbakiek aurpegiko eta ez aurpegiko (edo alderantziz) emaitzak adieraz ditzake hurrenez hurren. Hori horrela, Bernoulliren banaketa Bernoulliren saiakuntza bateko emaitzei aplikaturiko zorizko aldagai bati dagokion probabilitate banaketa da. Matematikoki, honela sortzen da zorizko aldagaia emaitzetatik abiatuz:"@eu . . . . . "Alternativn\u00ED (Bernoulliho) rozd\u011Blen\u00ED je diskr\u00E9tn\u00ED rozd\u011Blen\u00ED pravd\u011Bpodobnosti n\u00E1hodn\u00E9 prom\u011Bnn\u00E9, kter\u00E1 s pravd\u011Bpodobnost\u00ED nab\u00FDv\u00E1 hodnoty 1 a s pravd\u011Bpodobnost\u00ED nab\u00FDv\u00E1 hodnoty 0. Jde o speci\u00E1ln\u00ED p\u0159\u00EDpad binomick\u00E9ho rozd\u011Blen\u00ED."@cs . . . . . . "En math\u00E9matiques et plus pr\u00E9cis\u00E9ment en th\u00E9orie des probabilit\u00E9s, la loi de Bernoulli, du nom du math\u00E9maticien suisse Jacques Bernoulli, d\u00E9signe la loi de probabilit\u00E9 d'une variable al\u00E9atoire discr\u00E8te qui prend la valeur 1 avec la probabilit\u00E9 p et 0 avec la probabilit\u00E9 q = 1 \u2013 p."@fr . "Distribuci\u00F3 de Bernoulli"@ca . "\u30D9\u30EB\u30CC\u30FC\u30A4\u5206\u5E03\uFF08\u82F1: Bernoulli distribution\uFF09\u3068\u306F\u3001\u6570\u5B66\u306B\u304A\u3044\u3066\u3001\u78BA\u7387 p \u3067 1 \u3092\u3001\u78BA\u7387 q = 1 \u2212 p \u3067 0 \u3092\u3068\u308B\u3001\u96E2\u6563\u78BA\u7387\u5206\u5E03\u3067\u3042\u308B\u3002\u30D9\u30EB\u30CC\u30FC\u30A4\u5206\u5E03\u3068\u3044\u3046\u540D\u524D\u306F\u3001\u30B9\u30A4\u30B9\u306E\u79D1\u5B66\u8005\u30E4\u30B3\u30D6\u30FB\u30D9\u30EB\u30CC\u30FC\u30A4\u306B\u56E0\u3093\u3067\u3064\u3051\u3089\u308C\u305F\u540D\u524D\u3067\u3042\u308B\u3002 X \u3092\u30D9\u30EB\u30CC\u30FC\u30A4\u5206\u5E03\u306B\u5F93\u3046\u78BA\u7387\u5909\u6570\u3068\u3059\u308C\u3070\u3001\u78BA\u7387\u8CEA\u91CF\u95A2\u6570\u306F \u3067\u3042\u308B\u3002\u3053\u308C\u3092 \u3068\u4E00\u62EC\u3059\u308B\u3053\u3068\u3082\u3067\u304D\u308B\u3002\u78BA\u7387\u5909\u6570 X \u306E\u5E73\u5747\u306F p, \u5206\u6563\u306F pq = p(1 \u2212 p) \u3067\u3042\u308B\u3002\u30D9\u30EB\u30CC\u30FC\u30A4\u5206\u5E03\u306F\u6307\u6570\u578B\u5206\u5E03\u65CF\u306E\u4E00\u3064\u3067\u3042\u308B\u3002"@ja . . . . "Loi de Bernoulli"@fr . "Bernoulli Distribution"@en . . . "p/b016420"@en . . . "In de kansrekening en de statistiek is de bernoulli-verdeling, genoemd naar de Zwitserse wiskundige Jakob Bernoulli, een discrete kansverdeling die een experiment beschrijft met als enige uitkomsten succes of mislukking. Zo'n experiment heet ook wel een alternatief. Als de stochastische variabele de waarde 1 aanneemt bij succes en 0 bij mislukking, heeft deze een bernoulli-verdeling. Een bernoulli-experiment kan onder andere worden gezien als het opgooien van een munt waarbij een van de zijden op succes duidt. De munt is dan zuiver als de kans succes de waarde 0,5 heeft. De kansfunctie is"@nl . . . . . "Zufallsgr\u00F6\u00DFen mit einer Bernoulli-Verteilung (auch als Null-Eins-Verteilung, Alternativ-Verteilung oder Boole-Verteilung bezeichnet) benutzt man zur Beschreibung von zuf\u00E4lligen Ereignissen, bei denen es nur zwei m\u00F6gliche Versuchsausg\u00E4nge gibt. Einer der Versuchsausg\u00E4nge wird meistens mit Erfolg bezeichnet und der komplement\u00E4re Versuchsausgang mit Misserfolg. Die zugeh\u00F6rige Wahrscheinlichkeit f\u00FCr einen Erfolg nennt man Erfolgswahrscheinlichkeit und die Wahrscheinlichkeit eines Misserfolgs.Beispiele:"@de . "En math\u00E9matiques et plus pr\u00E9cis\u00E9ment en th\u00E9orie des probabilit\u00E9s, la loi de Bernoulli, du nom du math\u00E9maticien suisse Jacques Bernoulli, d\u00E9signe la loi de probabilit\u00E9 d'une variable al\u00E9atoire discr\u00E8te qui prend la valeur 1 avec la probabilit\u00E9 p et 0 avec la probabilit\u00E9 q = 1 \u2013 p."@fr . . "Distribuci\u00F3n Bernoulli"@es . "\u0420\u0430\u0441\u043F\u0440\u0435\u0434\u0435\u043B\u0435\u043D\u0438\u0435 \u0411\u0435\u0440\u043D\u0443\u043B\u043B\u0438"@ru . . "Bernoulliren banaketa"@eu . "mass"@en . . . . . "\u039A\u03B1\u03C4\u03B1\u03BD\u03BF\u03BC\u03AE \u039C\u03C0\u03B5\u03C1\u03BD\u03BF\u03CD\u03BB\u03BB\u03B9"@el . "Na \u00E1rea de teoria das probabilidades e estat\u00EDstica, a distribui\u00E7\u00E3o de Bernoulli, nome em homenagem ao cientista su\u00ED\u00E7o Jakob Bernoulli, \u00E9 a distribui\u00E7\u00E3o discreta de espa\u00E7o amostral {0, 1}, que tem valor 1 com a probabilidade de sucesso e valor 0 com a probabilidade de falha ."@pt . . . . "10169"^^ . "Bernoulli-Verteilung"@de . . . . . "In probability theory and statistics, the Bernoulli distribution, named after Swiss mathematician Jacob Bernoulli, is the discrete probability distribution of a random variable which takes the value 1 with probability and the value 0 with probability . Less formally, it can be thought of as a model for the set of possible outcomes of any single experiment that asks a yes\u2013no question. Such questions lead to outcomes that are boolean-valued: a single bit whose value is success/yes/true/one with probability p and failure/no/false/zero with probability q. It can be used to represent a (possibly biased) coin toss where 1 and 0 would represent \"heads\" and \"tails\", respectively, and p would be the probability of the coin landing on heads (or vice versa where 1 would represent tails and p would be the probability of tails). In particular, unfair coins would have The Bernoulli distribution is a special case of the binomial distribution where a single trial is conducted (so n would be 1 for such a binomial distribution). It is also a special case of the two-point distribution, for which the possible outcomes need not be 0 and 1."@en . "Rozk\u0142ad zero-jedynkowy"@pl . . . "\u4F2F\u52AA\u5229\u5206\u5E03"@zh . "\u062A\u0648\u0632\u064A\u0639 \u0628\u0631\u0646\u0648\u0644\u064A"@ar . . . "Rozk\u0142ad zero-jedynkowy \u2013 dyskretny rozk\u0142ad prawdopodobie\u0144stwa, szczeg\u00F3lny przypadek rozk\u0142adu dwupunktowego, dla kt\u00F3rego zmienna losowa przyjmuje tylko warto\u015Bci: 0 i 1. Jest on na przyk\u0142ad rezultatem do\u015Bwiadczenia (zwanego pr\u00F3b\u0105 Bernoulliego), w wyniku kt\u00F3rego okre\u015Blone zdarzenie wyst\u0105pi lub nie wyst\u0105pi. W\u00F3wczas je\u017Celi to gdzie oznacza zdarzenie przeciwne, oraz W krajach angloj\u0119zycznych rozk\u0142ad ten nazywany jest Bernoulli distribution. W polskim pi\u015Bmiennictwie jednak zwyczajowo rozk\u0142ad Bernoulliego oznacza rozk\u0142ad dwumianowy."@pl . . . "1116175578"^^ . "Bernoulli distribution"@en . "In de kansrekening en de statistiek is de bernoulli-verdeling, genoemd naar de Zwitserse wiskundige Jakob Bernoulli, een discrete kansverdeling die een experiment beschrijft met als enige uitkomsten succes of mislukking. Zo'n experiment heet ook wel een alternatief. Als de stochastische variabele de waarde 1 aanneemt bij succes en 0 bij mislukking, heeft deze een bernoulli-verdeling. Een bernoulli-experiment kan onder andere worden gezien als het opgooien van een munt waarbij een van de zijden op succes duidt. De munt is dan zuiver als de kans succes de waarde 0,5 heeft. De kansfunctie is hierin is de kans op succes. De kansfunctie kan ook geschreven worden als: De verwachtingswaarde van een bernoulli-verdeelde stochastische variabele is en de variantie is De bernoulli-verdeling is een lid van de exponenti\u00EBle familie."@nl . . . . "\u0420\u043E\u0437\u043F\u043E\u0434\u0456\u043B \u0411\u0435\u0440\u043D\u0443\u043B\u043B\u0456 \u2014 \u0440\u043E\u0437\u043F\u043E\u0434\u0456\u043B \u0439\u043C\u043E\u0432\u0456\u0440\u043D\u043E\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0434\u0438\u0441\u043A\u0440\u0435\u0442\u043D\u043E\u0457 \u0432\u0438\u043F\u0430\u0434\u043A\u043E\u0432\u043E\u0457 \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u0438 \u043D\u0430\u0437\u0432\u0430\u043D\u0438\u0439 \u043D\u0430 \u0447\u0435\u0441\u0442\u044C \u0448\u0432\u0435\u0439\u0446\u0430\u0440\u0441\u044C\u043A\u043E\u0433\u043E \u043C\u0430\u0442\u0435\u043C\u0430\u0442\u0438\u043A\u0430 \u042F\u043A\u043E\u0431\u0430 \u0411\u0435\u0440\u043D\u0443\u043B\u043B\u0456, \u044F\u043A\u0430 \u043D\u0430\u0431\u0443\u0432\u0430\u0454 \u0437\u043D\u0430\u0447\u0435\u043D\u043D\u044F \u0437 \u0456\u043C\u043E\u0432\u0456\u0440\u043D\u0456\u0441\u0442\u044E \u0442\u0430 \u0437\u043D\u0430\u0447\u0435\u043D\u043D\u044F \u0437 \u0456\u043C\u043E\u0432\u0456\u0440\u043D\u0456\u0441\u0442\u044E \u0442\u043E\u0431\u0442\u043E, \u0432\u043E\u043D\u0430 \u0454 \u0439\u043C\u043E\u0432\u0456\u0440\u043D\u0456\u0441\u043D\u0438\u043C \u0440\u043E\u0437\u043F\u043E\u0434\u0456\u043B\u043E\u043C \u0431\u0443\u0434\u044C-\u044F\u043A\u043E\u0433\u043E \u043E\u0434\u0438\u043D\u0438\u0447\u043D\u043E\u0433\u043E \u0435\u043A\u0441\u043F\u0435\u0440\u0438\u043C\u0435\u043D\u0442\u0443, \u044F\u043A\u0438\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044C ."@uk . "\u0420\u043E\u0437\u043F\u043E\u0434\u0456\u043B \u0411\u0435\u0440\u043D\u0443\u043B\u043B\u0456 \u2014 \u0440\u043E\u0437\u043F\u043E\u0434\u0456\u043B \u0439\u043C\u043E\u0432\u0456\u0440\u043D\u043E\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0434\u0438\u0441\u043A\u0440\u0435\u0442\u043D\u043E\u0457 \u0432\u0438\u043F\u0430\u0434\u043A\u043E\u0432\u043E\u0457 \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u0438 \u043D\u0430\u0437\u0432\u0430\u043D\u0438\u0439 \u043D\u0430 \u0447\u0435\u0441\u0442\u044C \u0448\u0432\u0435\u0439\u0446\u0430\u0440\u0441\u044C\u043A\u043E\u0433\u043E \u043C\u0430\u0442\u0435\u043C\u0430\u0442\u0438\u043A\u0430 \u042F\u043A\u043E\u0431\u0430 \u0411\u0435\u0440\u043D\u0443\u043B\u043B\u0456, \u044F\u043A\u0430 \u043D\u0430\u0431\u0443\u0432\u0430\u0454 \u0437\u043D\u0430\u0447\u0435\u043D\u043D\u044F \u0437 \u0456\u043C\u043E\u0432\u0456\u0440\u043D\u0456\u0441\u0442\u044E \u0442\u0430 \u0437\u043D\u0430\u0447\u0435\u043D\u043D\u044F \u0437 \u0456\u043C\u043E\u0432\u0456\u0440\u043D\u0456\u0441\u0442\u044E \u0442\u043E\u0431\u0442\u043E, \u0432\u043E\u043D\u0430 \u0454 \u0439\u043C\u043E\u0432\u0456\u0440\u043D\u0456\u0441\u043D\u0438\u043C \u0440\u043E\u0437\u043F\u043E\u0434\u0456\u043B\u043E\u043C \u0431\u0443\u0434\u044C-\u044F\u043A\u043E\u0433\u043E \u043E\u0434\u0438\u043D\u0438\u0447\u043D\u043E\u0433\u043E \u0435\u043A\u0441\u043F\u0435\u0440\u0438\u043C\u0435\u043D\u0442\u0443, \u044F\u043A\u0438\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044C ."@uk . . "Na \u00E1rea de teoria das probabilidades e estat\u00EDstica, a distribui\u00E7\u00E3o de Bernoulli, nome em homenagem ao cientista su\u00ED\u00E7o Jakob Bernoulli, \u00E9 a distribui\u00E7\u00E3o discreta de espa\u00E7o amostral {0, 1}, que tem valor 1 com a probabilidade de sucesso e valor 0 com a probabilidade de falha ."@pt . "\uBCA0\uB974\uB204\uC774 \uBD84\uD3EC(Bernoulli Distribution)\uB294 \uD655\uB960 \uC774\uB860 \uBC0F \uD1B5\uACC4\uD559\uC5D0\uC11C \uC8FC\uB85C \uC0AC\uC6A9\uB418\uB294 \uC774\uB860\uC73C\uB85C, \uC2A4\uC704\uC2A4\uC758 \uC218\uD559\uC790 \uC57C\uCF54\uD504 \uBCA0\uB974\uB204\uC774\uC758 \uC774\uB984\uC5D0 \uB530\uB77C \uBA85\uBA85\uB418\uC5C8\uB2E4. \uBCA0\uB974\uB204\uC774 \uBD84\uD3EC\uB294 \uD655\uB960\uB860\uACFC \uD1B5\uACC4\uD559\uC5D0\uC11C \uB9E4 \uC2DC\uD589\uB9C8\uB2E4 \uC624\uC9C1 \uB450 \uAC00\uC9C0\uC758 \uAC00\uB2A5\uD55C \uACB0\uACFC\uB9CC \uC77C\uC5B4\uB09C\uB2E4\uACE0 \uD560 \uB54C, \uC774\uB7EC\uD55C \uC2E4\uD5D8\uC744 1\uD68C \uC2DC\uD589\uD558\uC5EC \uC77C\uC5B4\uB09C \uB450 \uAC00\uC9C0 \uACB0\uACFC\uC5D0 \uC758\uD574 \uADF8 \uAC12\uC774 \uAC01\uAC01 0\uACFC 1\uB85C \uACB0\uC815\uB418\uB294 \uD655\uB960\uBCC0\uC218 X\uC5D0 \uB300\uD574\uC11C , , , \uB97C \uB9CC\uC871\uD558\uB294 \uD655\uB960\uBCC0\uC218 X\uAC00 \uB530\uB974\uB294 \uD655\uB960\uBD84\uD3EC\uB97C \uC758\uBBF8\uD558\uBA70, \uC774\uD56D \uBD84\uD3EC\uC758 \uD2B9\uC218\uD55C \uC0AC\uB840\uC5D0 \uC18D\uD55C\uB2E4."@ko . . . "Distribui\u00E7\u00E3o de Bernoulli"@pt . . "\u0420\u043E\u0437\u043F\u043E\u0434\u0456\u043B \u0411\u0435\u0440\u043D\u0443\u043B\u043B\u0456"@uk . "Bernoulli distribution"@en . . . . "Alternativn\u00ED rozd\u011Blen\u00ED"@cs . . . . . . . . . . . "\uBCA0\uB974\uB204\uC774 \uBD84\uD3EC(Bernoulli Distribution)\uB294 \uD655\uB960 \uC774\uB860 \uBC0F \uD1B5\uACC4\uD559\uC5D0\uC11C \uC8FC\uB85C \uC0AC\uC6A9\uB418\uB294 \uC774\uB860\uC73C\uB85C, \uC2A4\uC704\uC2A4\uC758 \uC218\uD559\uC790 \uC57C\uCF54\uD504 \uBCA0\uB974\uB204\uC774\uC758 \uC774\uB984\uC5D0 \uB530\uB77C \uBA85\uBA85\uB418\uC5C8\uB2E4. \uBCA0\uB974\uB204\uC774 \uBD84\uD3EC\uB294 \uD655\uB960\uB860\uACFC \uD1B5\uACC4\uD559\uC5D0\uC11C \uB9E4 \uC2DC\uD589\uB9C8\uB2E4 \uC624\uC9C1 \uB450 \uAC00\uC9C0\uC758 \uAC00\uB2A5\uD55C \uACB0\uACFC\uB9CC \uC77C\uC5B4\uB09C\uB2E4\uACE0 \uD560 \uB54C, \uC774\uB7EC\uD55C \uC2E4\uD5D8\uC744 1\uD68C \uC2DC\uD589\uD558\uC5EC \uC77C\uC5B4\uB09C \uB450 \uAC00\uC9C0 \uACB0\uACFC\uC5D0 \uC758\uD574 \uADF8 \uAC12\uC774 \uAC01\uAC01 0\uACFC 1\uB85C \uACB0\uC815\uB418\uB294 \uD655\uB960\uBCC0\uC218 X\uC5D0 \uB300\uD574\uC11C , , , \uB97C \uB9CC\uC871\uD558\uB294 \uD655\uB960\uBCC0\uC218 X\uAC00 \uB530\uB974\uB294 \uD655\uB960\uBD84\uD3EC\uB97C \uC758\uBBF8\uD558\uBA70, \uC774\uD56D \uBD84\uD3EC\uC758 \uD2B9\uC218\uD55C \uC0AC\uB840\uC5D0 \uC18D\uD55C\uB2E4."@ko . . "325"^^ . . . "\u4F2F\u52AA\u5229\u5206\u5E03\uFF08\u82F1\u8A9E\uFF1ABernoulli distribution\uFF09\uFF0C\u53C8\u540D\u4E24\u70B9\u5206\u5E03\u6216\u80050-1\u5206\u5E03\uFF0C\u662F\u4E00\u500B\u96E2\u6563\u578B\u6982\u7387\u5206\u5E03\uFF0C\u70BA\u7D00\u5FF5\u745E\u58EB\u79D1\u5B78\u5BB6\u96C5\u5404\u5E03\u00B7\u4F2F\u52AA\u5229\u800C\u547D\u540D\u3002\u82E5\u4F2F\u52AA\u5229\u8A66\u9A57\u6210\u529F\uFF0C\u5247\u4F2F\u52AA\u5229\u96A8\u673A\u8B8A\u91CF\u53D6\u503C\u70BA1\u3002\u82E5\u4F2F\u52AA\u5229\u8A66\u9A57\u5931\u6557\uFF0C\u5247\u4F2F\u52AA\u5229\u96A8\u673A\u8B8A\u91CF\u53D6\u503C\u70BA0\u3002\u8A18\u5176\u6210\u529F\u6982\u7387\u70BA\uFF0C\u5931\u6557\u6982\u7387\u70BA\u3002\u5247 \n* \u5176\u6982\u7387\u8CEA\u91CF\u51FD\u6578\u70BA\uFF1A \n* \n* \u5176\u671F\u671B\u503C\u70BA\uFF1A \n* \n* \u5176\u65B9\u5DEE\u70BA\uFF1A \n*"@zh . . . "In teoria delle probabilit\u00E0 la distribuzione di Bernoulli (o bernoulliana) \u00E8 una distribuzione di probabilit\u00E0 su due soli valori: e , detti anche fallimento e successo. Prende il nome dallo scienziato svizzero Jakob Bernoulli (1654-1705)."@it . "\u30D9\u30EB\u30CC\u30FC\u30A4\u5206\u5E03"@ja . . . . . . . . . . "Binomial distribution"@en . ""@en . . . . "\u062A\u0648\u0632\u064A\u0639 \u0628\u0631\u0646\u0648\u0644\u064A(\u0628\u0627\u0644\u0625\u0646\u0643\u0644\u064A\u0632\u064A\u0629,Bernoulli Distribution)\u064A\u0633\u062A\u062E\u062F\u0645 \u0641\u064A \u0627\u0644\u062A\u062C\u0631\u0628\u0629 \u0645\u0646 \u0627\u0644\u0646\u0648\u0639\u0650 \u0627\u0644\u0628\u0633\u064A\u0637\u0650 \u062C\u062F\u0627\u064B \u0648\u0647\u064A \u0648\u0627\u062D\u062F\u0629 \u0645\u0646 \u0627\u0644\u062A\u062C\u0627\u0631\u0628 \u0627\u0644\u062A\u064A \u062A\u0643\u0648\u0646 \u0641\u064A\u0647\u0627 \u0641\u0642\u0637 \u0646\u062A\u064A\u062C\u062A\u0627\u0646 \u0645\u064F\u0645\u0643\u0646\u062A\u0627 \u0627\u0644\u062D\u062F\u0648\u062B\u060C \u0645\u062B\u0644 \u0638\u0647\u0648\u0631 \u0627\u0644\u0643\u062A\u0627\u0628\u0629 \u0623\u064E\u0648 \u0627\u0644\u0635\u0648\u0631\u0629\u0650\u060C \u0627\u0644\u0646\u062C\u0627\u062D \u0623\u064E\u0648 \u0627\u0644\u0641\u0634\u0644\u0650\u060C \u0623\u064E\u0648 \u0642\u0637\u0639 \u0645\u0639\u064A\u0628\u0629 \u0623\u064E\u0648 \u063A\u064A\u0631\u0650 \u0645\u0639\u064A\u0628\u0629. \u0648\u0647\u0648 \u0645\u0646\u0627\u0633\u0628 \u0644\u062A\u064E\u062D\u062F\u064A\u062F \u0646\u062A\u064A\u062C\u062A\u064A\u0646 \u0645\u0645\u0643\u0646\u062A\u064A \u0627\u0644\u062D\u062F\u0648\u062B \u0641\u064A \u0645\u062B\u0644 \u0647\u0630\u0647 \u0627\u0644\u062A\u062C\u0627\u0631\u0628 \u0643 0 \u06481. \u0627\u0644\u0645\u0641\u0647\u0648\u0645 \u0627\u0644\u062A\u0627\u0644\u064A \u064A\u0645\u0643\u0646 \u0623\u0646 \u064A\u0637\u0628\u0642 \u0641\u064A \u0623\u064A \u062A\u062C\u0631\u0628\u0629 \u0645\u0646 \u0647\u0630\u0627 \u0627\u0644\u0646\u0648\u0639. \u0627\u0644\u0645\u062A\u063A\u064A\u0631 \u0627\u0644\u0639\u0634\u0648\u0627\u0626\u064A X \u064A\u0645\u0643\u0646 \u0623\u0646 \u064A\u0648\u0632\u0639 \u0628\u062A\u0648\u0632\u064A\u0639 \u0628\u0631\u0646\u0648\u0644\u064A \u0628\u0627\u0644\u0627\u0633\u062A\u0639\u0627\u0646\u0629 \u0628\u0627\u0644\u0639\u0627\u0645\u0644 P \u062D\u064A\u062B (0<=p \u0648 p<=1) \u0641\u0625\u0630\u0627 \u0643\u0627\u0646\u062A \u0627\u0644 X \u062A\u0623\u062E\u0630 \u0641\u0642\u0637 \u0642\u064A\u0645\u0629 \u0627\u0644 1 \u0648\u0627\u0644 0 \u0641\u0625\u0646 \u0627\u0644\u0627\u062D\u062A\u0645\u0627\u0644\u0627\u062A \u0633\u0648\u0641 \u062A\u0643\u0648\u0646 \u0643\u0627\u0644\u062A\u0627\u0644\u064AP(X = 1)=p \u0648 P(X =0) = 1 - p \u0625\u0630\u0627 \u0627\u0641\u062A\u0631\u0636\u0646\u0627 \u0623\u0646 q=1-p,\u0641\u0625\u0646\u0647 \u064A\u0645\u0643\u0646\u0646\u0627 \u0643\u062A\u0627\u0628\u0629 (p.m.f) \u062F\u0627\u0644\u0629 \u0627\u0644\u0643\u062A\u0644\u0629 \u0627\u0644\u0627\u062D\u062A\u0645\u0627\u0644\u064A\u0629 \u0644\u0644\u0645\u062A\u063A\u064A\u0631 X \u0639\u0644\u0649 \u0627\u0644\u0634\u0643\u0644 \u0627\u0644\u062A\u0627\u0644\u064A: f(x)={p^x q^ 1-x x=0,10 otherwise} \u0645\u0644\u0627\u062D\u0638\u0629: \u0639\u0646\u0635\u0631 \u0628\u0631\u0646\u0648\u0644\u064A \u0647\u0646\u0627 \u0647\u0648 \u0627\u0644p... \u062A\u0648\u0632\u064A\u0639 \u0628\u0631\u0646\u0648\u0644\u064A \u0623\u062D\u062F \u0627\u0644\u062A\u0648\u0632\u064A\u0639\u0627\u062A \u0627\u0644\u0627\u062D\u062A\u0645\u0627\u0644\u064A\u0647 \u0627\u0644\u0645\u0646\u0641\u0635\u0644\u0629 \u0641\u0627\u0630\u0627 \u0643\u0627\u0646 \u0644\u062F\u064A\u0646\u0627 \u0645\u062A\u063A\u064A\u0631 \u0639\u0634\u0648\u0627\u0626\u064A \u0645\u0646\u0641\u0635\u0644 x \u064A\u0642\u0627\u0644 \u0623\u0646\u0647 \u064A\u062A\u0628\u0639 \u062A\u0648\u0632\u064A\u0639 \u0628\u0631\u0646\u0648\u0644\u064A \u0639\u0646\u062F\u0645\u0627 \u062A\u0643\u0648\u0646 \u062F\u0627\u0644\u062A\u0647 \u0627\u0644\u0627\u062D\u062A\u0645\u0627\u0644\u064A\u0647 \u0647\u064A:f(x)=p^x q^1-x ;x=0,1\u064A\u0633\u062A\u062E\u062F\u0645 \u0647\u0630\u0627 \u0627\u0644\u062A\u0648\u0632\u064A\u0639 \u0625\u0630\u0627 \u0643\u0627\u0646\u062A \u0647\u0646\u0627\u0643 \u062A\u062C\u0631\u0628\u0629 \u0639\u0634\u0648\u0627\u0626\u064A\u0629 \u0644\u0647\u0627 \u0645\u062D\u0627\u0648\u0644\u062A\u0627\u0646 \u0641\u0642\u0637 (\u0638\u0647\u0648\u0631 \u062D\u062F\u062B \u0645\u0639\u064A\u0646 \u0623\u0648 \u0639\u062F\u0645 \u0638\u0647\u0648\u0631\u0647)x=1 \u0639\u0646\u062F \u0638\u0647\u0648\u0631 \u0627\u0644\u062D\u062F\u062B \u0627\u0644\u0645\u0639\u064A\u0646x=0 \u0639\u0646\u062F \u0639\u062F\u0645 \u0638\u0647\u0648\u0631 \u0627\u0644\u062D\u062F\u062B \u0627\u0644\u0645\u0639\u064A\u0646 \u0644\u062F\u064A\u0646\u0627 \u0627\u0644\u0642\u064A\u0645\u0629 \u0627\u0644\u0645\u062A\u0648\u0642\u0639\u0629 \u0644\u062A\u0648\u0632\u064A\u0639 \u0628\u0631\u0646\u0648\u0644\u064A \u0648\u0647\u064A: \u00B5=E(x)=\u2211xf(x)=\u2211x p^x q^1-x=p \u0648\u0627\u0644\u0639\u0632\u0645 \u0627\u0644\u062B\u0627\u0646\u064A :E(x^2)=\u2211x^2 f(x)=\u2211x^2 p^x q^1-x=p"@ar . "\u0397 \u03BA\u03B1\u03C4\u03B1\u03BD\u03BF\u03BC\u03AE \u039C\u03C0\u03B5\u03C1\u03BD\u03BF\u03CD\u03BB\u03BB\u03B9 \u03B5\u03AF\u03BD\u03B1\u03B9 \u03BC\u03B9\u03B1 \u03B4\u03B9\u03B1\u03BA\u03C1\u03B9\u03C4\u03AE \u03C3\u03C5\u03BD\u03AC\u03C1\u03C4\u03B7\u03C3\u03B7 \u03BA\u03B1\u03C4\u03B1\u03BD\u03BF\u03BC\u03AE\u03C2 \u03C4\u03C5\u03C7\u03B1\u03AF\u03B1\u03C2 \u03BC\u03B5\u03C4\u03B1\u03B2\u03BB\u03B7\u03C4\u03AE\u03C2.\u03A0\u03B5\u03C1\u03B9\u03B3\u03C1\u03AC\u03C6\u03B5\u03B9 \u03AD\u03BD\u03B1 \u03C4\u03C5\u03C7\u03B1\u03AF\u03BF \u03C0\u03B5\u03AF\u03C1\u03B1\u03BC\u03B1 \u03BC\u03B5 \u03B4\u03CD\u03BF \u03C0\u03B9\u03B8\u03B1\u03BD\u03AC \u03B1\u03C0\u03BF\u03C4\u03B5\u03BB\u03AD\u03C3\u03BC\u03B1\u03C4\u03B1 (\u03B5\u03C0\u03B9\u03C4\u03C5\u03C7\u03AF\u03B1 - \u03B1\u03C0\u03BF\u03C4\u03C5\u03C7\u03AF\u03B1) \u03BA\u03B1\u03B9 \u03C0\u03B9\u03B8\u03B1\u03BD\u03CC\u03C4\u03B7\u03C4\u03B1 \u03B5\u03C0\u03B9\u03C4\u03C5\u03C7\u03AF\u03B1\u03C2 p. \u0398\u03B5\u03C9\u03C1\u03BF\u03CD\u03BC\u03B5 \u03C4\u03B7\u03BD \u03C4\u03C5\u03C7\u03B1\u03AF\u03B1 \u03BC\u03B5\u03C4\u03B1\u03B2\u03BB\u03B7\u03C4\u03AE \u03A7 \u03C0\u03BF\u03C5 \u03C0\u03B1\u03AF\u03C1\u03BD\u03B5\u03B9 \u03C4\u03B9\u03BC\u03AD\u03C2 0 \u03AE 1, \u03A7. \u0393\u03B9\u03B1 \u03A7=1 \u03AD\u03C7\u03BF\u03C5\u03BC\u03B5 \u03B5\u03C0\u03B9\u03C4\u03C5\u03C7\u03AF\u03B1 \u03BA\u03B1\u03B9 \u03B3\u03B9\u03B1 \u03A7=0 \u03B1\u03C0\u03BF\u03C4\u03C5\u03C7\u03AF\u03B1.\u0397 \u03BA\u03B1\u03C4\u03B1\u03BD\u03BF\u03BC\u03AE \u039C\u03C0\u03B5\u03C1\u03BD\u03BF\u03CD\u03BB\u03BB\u03B9 \u03C0\u03B1\u03AF\u03C1\u03BD\u03B5\u03B9 \u03C4\u03B9\u03C2 \u03B5\u03BE\u03AE\u03C2 \u03C4\u03B9\u03BC\u03AD\u03C2: \u03BA\u03B1\u03B9."@el . . "Probabilitate teorian eta estatistikan, Bernoulliren banaketa 1 eta 0 balioak, p eta q=1-p probabilitateaz hurrenez hurren, hartzen dituen probabilitate banaketa da. 1 eta 0 balioek, arrakasta eta porrota edota bai eta ez adierazten dituzte hurrenez hurren, gertakizun bati buruz. Adibidez, txanpon bat bota ondoren, 1 eta 0 zenbakiek aurpegiko eta ez aurpegiko (edo alderantziz) emaitzak adieraz ditzake hurrenez hurren. Hori horrela, Bernoulliren banaketa Bernoulliren saiakuntza bateko emaitzei aplikaturiko zorizko aldagai bati dagokion probabilitate banaketa da. Matematikoki, honela sortzen da zorizko aldagaia emaitzetatik abiatuz: Bernoulliren banaketaren probabilitate funtzioa hau da: Probabilitate funtzioa honela ere adieraz daiteke: . Bernoulliren banaketa parametro bakar baten mende dago: p. Horrela, zorizko aldagai batek Bernoulliren banaketa bati darraiola honela idatz daiteke laburrago: Itxaropen matematikoa eta bariantza hauek dira:"@eu . . . . . "\u0397 \u03BA\u03B1\u03C4\u03B1\u03BD\u03BF\u03BC\u03AE \u039C\u03C0\u03B5\u03C1\u03BD\u03BF\u03CD\u03BB\u03BB\u03B9 \u03B5\u03AF\u03BD\u03B1\u03B9 \u03BC\u03B9\u03B1 \u03B4\u03B9\u03B1\u03BA\u03C1\u03B9\u03C4\u03AE \u03C3\u03C5\u03BD\u03AC\u03C1\u03C4\u03B7\u03C3\u03B7 \u03BA\u03B1\u03C4\u03B1\u03BD\u03BF\u03BC\u03AE\u03C2 \u03C4\u03C5\u03C7\u03B1\u03AF\u03B1\u03C2 \u03BC\u03B5\u03C4\u03B1\u03B2\u03BB\u03B7\u03C4\u03AE\u03C2.\u03A0\u03B5\u03C1\u03B9\u03B3\u03C1\u03AC\u03C6\u03B5\u03B9 \u03AD\u03BD\u03B1 \u03C4\u03C5\u03C7\u03B1\u03AF\u03BF \u03C0\u03B5\u03AF\u03C1\u03B1\u03BC\u03B1 \u03BC\u03B5 \u03B4\u03CD\u03BF \u03C0\u03B9\u03B8\u03B1\u03BD\u03AC \u03B1\u03C0\u03BF\u03C4\u03B5\u03BB\u03AD\u03C3\u03BC\u03B1\u03C4\u03B1 (\u03B5\u03C0\u03B9\u03C4\u03C5\u03C7\u03AF\u03B1 - \u03B1\u03C0\u03BF\u03C4\u03C5\u03C7\u03AF\u03B1) \u03BA\u03B1\u03B9 \u03C0\u03B9\u03B8\u03B1\u03BD\u03CC\u03C4\u03B7\u03C4\u03B1 \u03B5\u03C0\u03B9\u03C4\u03C5\u03C7\u03AF\u03B1\u03C2 p. \u0398\u03B5\u03C9\u03C1\u03BF\u03CD\u03BC\u03B5 \u03C4\u03B7\u03BD \u03C4\u03C5\u03C7\u03B1\u03AF\u03B1 \u03BC\u03B5\u03C4\u03B1\u03B2\u03BB\u03B7\u03C4\u03AE \u03A7 \u03C0\u03BF\u03C5 \u03C0\u03B1\u03AF\u03C1\u03BD\u03B5\u03B9 \u03C4\u03B9\u03BC\u03AD\u03C2 0 \u03AE 1, \u03A7. \u0393\u03B9\u03B1 \u03A7=1 \u03AD\u03C7\u03BF\u03C5\u03BC\u03B5 \u03B5\u03C0\u03B9\u03C4\u03C5\u03C7\u03AF\u03B1 \u03BA\u03B1\u03B9 \u03B3\u03B9\u03B1 \u03A7=0 \u03B1\u03C0\u03BF\u03C4\u03C5\u03C7\u03AF\u03B1.\u0397 \u03BA\u03B1\u03C4\u03B1\u03BD\u03BF\u03BC\u03AE \u039C\u03C0\u03B5\u03C1\u03BD\u03BF\u03CD\u03BB\u03BB\u03B9 \u03C0\u03B1\u03AF\u03C1\u03BD\u03B5\u03B9 \u03C4\u03B9\u03C2 \u03B5\u03BE\u03AE\u03C2 \u03C4\u03B9\u03BC\u03AD\u03C2: \u03BA\u03B1\u03B9."@el . . "\u4F2F\u52AA\u5229\u5206\u5E03\uFF08\u82F1\u8A9E\uFF1ABernoulli distribution\uFF09\uFF0C\u53C8\u540D\u4E24\u70B9\u5206\u5E03\u6216\u80050-1\u5206\u5E03\uFF0C\u662F\u4E00\u500B\u96E2\u6563\u578B\u6982\u7387\u5206\u5E03\uFF0C\u70BA\u7D00\u5FF5\u745E\u58EB\u79D1\u5B78\u5BB6\u96C5\u5404\u5E03\u00B7\u4F2F\u52AA\u5229\u800C\u547D\u540D\u3002\u82E5\u4F2F\u52AA\u5229\u8A66\u9A57\u6210\u529F\uFF0C\u5247\u4F2F\u52AA\u5229\u96A8\u673A\u8B8A\u91CF\u53D6\u503C\u70BA1\u3002\u82E5\u4F2F\u52AA\u5229\u8A66\u9A57\u5931\u6557\uFF0C\u5247\u4F2F\u52AA\u5229\u96A8\u673A\u8B8A\u91CF\u53D6\u503C\u70BA0\u3002\u8A18\u5176\u6210\u529F\u6982\u7387\u70BA\uFF0C\u5931\u6557\u6982\u7387\u70BA\u3002\u5247 \n* \u5176\u6982\u7387\u8CEA\u91CF\u51FD\u6578\u70BA\uFF1A \n* \n* \u5176\u671F\u671B\u503C\u70BA\uFF1A \n* \n* \u5176\u65B9\u5DEE\u70BA\uFF1A \n*"@zh . "199189"^^ . . "\uBCA0\uB974\uB204\uC774 \uBD84\uD3EC"@ko . . . "Bernoulli-verdeling"@nl . "In probability theory and statistics, the Bernoulli distribution, named after Swiss mathematician Jacob Bernoulli, is the discrete probability distribution of a random variable which takes the value 1 with probability and the value 0 with probability . Less formally, it can be thought of as a model for the set of possible outcomes of any single experiment that asks a yes\u2013no question. Such questions lead to outcomes that are boolean-valued: a single bit whose value is success/yes/true/one with probability p and failure/no/false/zero with probability q. It can be used to represent a (possibly biased) coin toss where 1 and 0 would represent \"heads\" and \"tails\", respectively, and p would be the probability of the coin landing on heads (or vice versa where 1 would represent tails and p would b"@en . "Bernoullif\u00F6rdelning \u00E4r en statistisk ber\u00E4kningsmodell f\u00F6r att ber\u00E4kna sannolikheten f\u00F6r en stokastisk variabel med tv\u00E5 utfall. Det \u00E4r \u00E4ven den enklaste av flera diskreta sannolikhetsf\u00F6rdelningar och anv\u00E4nds d\u00E4rf\u00F6r i flera andra diskreta f\u00F6rdelningar, t.ex. i binomialf\u00F6rdelning. Ett mycket typiskt \u00E4r slantsingling vilket typiskt bara har tv\u00E5 utfall. Sannolikheten f\u00F6r att ett symmetriskt mynt ger utfallet krona respektive klave representeras av q respektive p och \u00E4r enligt normalf\u00F6rdelningen q = p = 1/2. Detta ges av formeln: Dock g\u00E4ller inte q = p = 1/2 f\u00F6r osymmetriska mynt och det var detta den schweiziska matematikern Jakob Bernoulli beskrev med sin s\u00E5 kallade bernoullif\u00F6rdelning i slutet av 1600-talet."@sv . "\u0420\u0430\u0441\u043F\u0440\u0435\u0434\u0435\u043B\u0435\u0301\u043D\u0438\u0435 \u0411\u0435\u0440\u043D\u0443\u0301\u043B\u043B\u0438 \u0432 \u0442\u0435\u043E\u0440\u0438\u0438 \u0432\u0435\u0440\u043E\u044F\u0442\u043D\u043E\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0438 \u043C\u0430\u0442\u0435\u043C\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043A\u043E\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043A\u0435 \u2014 \u0434\u0438\u0441\u043A\u0440\u0435\u0442\u043D\u043E\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043F\u0440\u0435\u0434\u0435\u043B\u0435\u043D\u0438\u0435 \u0432\u0435\u0440\u043E\u044F\u0442\u043D\u043E\u0441\u0442\u0435\u0439, \u043C\u043E\u0434\u0435\u043B\u0438\u0440\u0443\u044E\u0449\u0435\u0435 \u0441\u043B\u0443\u0447\u0430\u0439\u043D\u044B\u0439 \u044D\u043A\u0441\u043F\u0435\u0440\u0438\u043C\u0435\u043D\u0442 \u043F\u0440\u043E\u0438\u0437\u0432\u043E\u043B\u044C\u043D\u043E\u0439 \u043F\u0440\u0438\u0440\u043E\u0434\u044B, \u043F\u0440\u0438 \u0437\u0430\u0440\u0430\u043D\u0435\u0435 \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043D\u043E\u0439 \u0432\u0435\u0440\u043E\u044F\u0442\u043D\u043E\u0441\u0442\u0438 \u0443\u0441\u043F\u0435\u0445\u0430 \u0438\u043B\u0438 \u043D\u0435\u0443\u0434\u0430\u0447\u0438."@ru . . . "Bernoullif\u00F6rdelning \u00E4r en statistisk ber\u00E4kningsmodell f\u00F6r att ber\u00E4kna sannolikheten f\u00F6r en stokastisk variabel med tv\u00E5 utfall. Det \u00E4r \u00E4ven den enklaste av flera diskreta sannolikhetsf\u00F6rdelningar och anv\u00E4nds d\u00E4rf\u00F6r i flera andra diskreta f\u00F6rdelningar, t.ex. i binomialf\u00F6rdelning. Ett mycket typiskt \u00E4r slantsingling vilket typiskt bara har tv\u00E5 utfall. Sannolikheten f\u00F6r att ett symmetriskt mynt ger utfallet krona respektive klave representeras av q respektive p och \u00E4r enligt normalf\u00F6rdelningen q = p = 1/2. Detta ges av formeln:"@sv . . . . . . "Bernoullif\u00F6rdelning"@sv . . "Rozk\u0142ad zero-jedynkowy \u2013 dyskretny rozk\u0142ad prawdopodobie\u0144stwa, szczeg\u00F3lny przypadek rozk\u0142adu dwupunktowego, dla kt\u00F3rego zmienna losowa przyjmuje tylko warto\u015Bci: 0 i 1. Jest on na przyk\u0142ad rezultatem do\u015Bwiadczenia (zwanego pr\u00F3b\u0105 Bernoulliego), w wyniku kt\u00F3rego okre\u015Blone zdarzenie wyst\u0105pi lub nie wyst\u0105pi. W\u00F3wczas je\u017Celi to gdzie oznacza zdarzenie przeciwne, oraz W krajach angloj\u0119zycznych rozk\u0142ad ten nazywany jest Bernoulli distribution. W polskim pi\u015Bmiennictwie jednak zwyczajowo rozk\u0142ad Bernoulliego oznacza rozk\u0142ad dwumianowy."@pl . "En l'\u00E0mbit de la teoria de probabilitat i l'estad\u00EDstica, la distribuci\u00F3 de Bernoulli (o distribuci\u00F3 dicot\u00F2mica), anomenada aix\u00ED pel matem\u00E0tic i cient\u00EDfic su\u00EDs Jakob Bernoulli, \u00E9s una distribuci\u00F3 de probabilitat discreta, que pren valor 1 per a la probabilitat d'\u00E8xit i valor 0 per la probabilitat de frac\u00E0s. Si \u00E9s una variable aleat\u00F2ria que mesura \"nombre d'\u00E8xits\", i es realitza un \u00FAnic experiment amb dos possibles resultats (\u00E8xit o frac\u00E0s), es diu que la variable aleat\u00F2ria X es distribueix com una Bernoulli de par\u00E0metre . La f\u00F3rmula ser\u00E0: amb"@ca . . "En l'\u00E0mbit de la teoria de probabilitat i l'estad\u00EDstica, la distribuci\u00F3 de Bernoulli (o distribuci\u00F3 dicot\u00F2mica), anomenada aix\u00ED pel matem\u00E0tic i cient\u00EDfic su\u00EDs Jakob Bernoulli, \u00E9s una distribuci\u00F3 de probabilitat discreta, que pren valor 1 per a la probabilitat d'\u00E8xit i valor 0 per la probabilitat de frac\u00E0s. Si \u00E9s una variable aleat\u00F2ria que mesura \"nombre d'\u00E8xits\", i es realitza un \u00FAnic experiment amb dos possibles resultats (\u00E8xit o frac\u00E0s), es diu que la variable aleat\u00F2ria X es distribueix com una Bernoulli de par\u00E0metre . La f\u00F3rmula ser\u00E0: amb La seva funci\u00F3 de probabilitat ve definida per: Un experiment al qual s'aplica la distribuci\u00F3 de Bernoulli es coneix com a Assaig de Bernoulli o simplement assaig , i la s\u00E8rie d'aquests experiments com a assaigs repetits."@ca . "BernoulliDistribution"@en . "\u062A\u0648\u0632\u064A\u0639 \u0628\u0631\u0646\u0648\u0644\u064A(\u0628\u0627\u0644\u0625\u0646\u0643\u0644\u064A\u0632\u064A\u0629,Bernoulli Distribution)\u064A\u0633\u062A\u062E\u062F\u0645 \u0641\u064A \u0627\u0644\u062A\u062C\u0631\u0628\u0629 \u0645\u0646 \u0627\u0644\u0646\u0648\u0639\u0650 \u0627\u0644\u0628\u0633\u064A\u0637\u0650 \u062C\u062F\u0627\u064B \u0648\u0647\u064A \u0648\u0627\u062D\u062F\u0629 \u0645\u0646 \u0627\u0644\u062A\u062C\u0627\u0631\u0628 \u0627\u0644\u062A\u064A \u062A\u0643\u0648\u0646 \u0641\u064A\u0647\u0627 \u0641\u0642\u0637 \u0646\u062A\u064A\u062C\u062A\u0627\u0646 \u0645\u064F\u0645\u0643\u0646\u062A\u0627 \u0627\u0644\u062D\u062F\u0648\u062B\u060C \u0645\u062B\u0644 \u0638\u0647\u0648\u0631 \u0627\u0644\u0643\u062A\u0627\u0628\u0629 \u0623\u064E\u0648 \u0627\u0644\u0635\u0648\u0631\u0629\u0650\u060C \u0627\u0644\u0646\u062C\u0627\u062D \u0623\u064E\u0648 \u0627\u0644\u0641\u0634\u0644\u0650\u060C \u0623\u064E\u0648 \u0642\u0637\u0639 \u0645\u0639\u064A\u0628\u0629 \u0623\u064E\u0648 \u063A\u064A\u0631\u0650 \u0645\u0639\u064A\u0628\u0629. \u0648\u0647\u0648 \u0645\u0646\u0627\u0633\u0628 \u0644\u062A\u064E\u062D\u062F\u064A\u062F \u0646\u062A\u064A\u062C\u062A\u064A\u0646 \u0645\u0645\u0643\u0646\u062A\u064A \u0627\u0644\u062D\u062F\u0648\u062B \u0641\u064A \u0645\u062B\u0644 \u0647\u0630\u0647 \u0627\u0644\u062A\u062C\u0627\u0631\u0628 \u0643 0 \u06481. \u0627\u0644\u0645\u0641\u0647\u0648\u0645 \u0627\u0644\u062A\u0627\u0644\u064A \u064A\u0645\u0643\u0646 \u0623\u0646 \u064A\u0637\u0628\u0642 \u0641\u064A \u0623\u064A \u062A\u062C\u0631\u0628\u0629 \u0645\u0646 \u0647\u0630\u0627 \u0627\u0644\u0646\u0648\u0639. \u0627\u0644\u0645\u062A\u063A\u064A\u0631 \u0627\u0644\u0639\u0634\u0648\u0627\u0626\u064A X \u064A\u0645\u0643\u0646 \u0623\u0646 \u064A\u0648\u0632\u0639 \u0628\u062A\u0648\u0632\u064A\u0639 \u0628\u0631\u0646\u0648\u0644\u064A \u0628\u0627\u0644\u0627\u0633\u062A\u0639\u0627\u0646\u0629 \u0628\u0627\u0644\u0639\u0627\u0645\u0644 P \u062D\u064A\u062B (0<=p \u0648 p<=1) \u0641\u0625\u0630\u0627 \u0643\u0627\u0646\u062A \u0627\u0644 X \u062A\u0623\u062E\u0630 \u0641\u0642\u0637 \u0642\u064A\u0645\u0629 \u0627\u0644 1 \u0648\u0627\u0644 0 \u0641\u0625\u0646 \u0627\u0644\u0627\u062D\u062A\u0645\u0627\u0644\u0627\u062A \u0633\u0648\u0641 \u062A\u0643\u0648\u0646 \u0643\u0627\u0644\u062A\u0627\u0644\u064AP(X = 1)=p \u0648 P(X =0) = 1 - p f(x)={p^x q^ 1-x x=0,10 otherwise} \u00B5=E(x)=\u2211xf(x)=\u2211x p^x q^1-x=p"@ar . . . . .