Предлошка:Инфокутија Распределба/doc

Пример

Биномна распределба
Закон на распределба (pdf)
Кумулативна распределба (cdf)
Тип	Дискретна распределба
Означување	B(n, p)
Параметри	n ∈ ℕ0 = број опити p ∈ [0,1] = веројатност успех по Бернулиев опит
Поддршка	k ∈ { 0, …, n } = број успеси
PDF	$\textstyle {n \choose k}\,p^{k}(1-p)^{n-k}$
CDF	$\textstyle I_{1-p}(n-k,1+k)$
μ	np
М=Мe	⌊np⌋ или ⌈np⌉
Мo	⌊(n + 1)p⌋ или ⌊(n + 1)p⌋ − 1
σ2	np(1 − p)
Асиметрија	${\frac {1-2p}{\sqrt {np(1-p)}}}$
Сплоснатост	${\frac {1-6p(1-p)}{np(1-p)}}$

Употреба

{{Инфокутија Распределба
  | name       = Биномна распределба
  | image1     = Binomial distribution pmf.svg
  | caption1   = Закон на распределба (pdf)
  | image2     = Binomial distribution cdf.svg
  | caption2   = Кумулативна распределба (cdf)
  | type       = Дискретна распределба
  | notation   = ''B''(''n'', ''p'')
  | parameters = ''n'' ∈ [[Природни броеви|ℕ<sub>0</sub>]] = број опити<br />''p'' ∈ [0,1] = веројатност успех по [[Бернулиев опит]]
  | support    = ''k'' ∈ { 0, …, ''n'' } = број успеси
  | pdf        = <math>\textstyle {n \choose k}\, p^k (1-p)^{n-k}</math>
  | cdf        = <math>\textstyle I_{1-p}(n - k, 1 + k)</math>
  | mean       = ''np''
  | median     = ⌊''np''⌋ или ⌈''np''⌉
  | mode       = ⌊(''n'' + 1)''p''⌋ или ⌊(''n'' + 1)''p''⌋ − 1
  | variance   = ''np''(1 − ''p'')
  | skewness   = <math>\frac{1-2p}{\sqrt{np(1-p)}}</math>
  | kurtosis   = <math>\frac{1-6p(1-p)}{np(1-p)}</math>
 
}}