Находит точную одностороннюю биномиальную границу вероятности, если событие не наблюдалось ни разу.
∑быстрый расчёт онлайн
Введите данные
Данные не отправляются на сервер
Результат
Верхняя граница вероятности события2,951305%
Уровень значимости α5 %
Формула
Как считается результат
Верхняя граница вероятности события = 200*tanh(-ln(1-confidence/100)/(2*trials))/(1+tanh(-ln(1-confidence/100)/(2*trials))) (%); Уровень значимости α = 100-confidence (%)
Пример с тестовыми данными
Число независимых испытаний без события: 100; Односторонний доверительный уровень: 95 %
Верхняя граница вероятности события: 2,951304961 %; Уровень значимости α: 5 %
О расчёте
Как пользоваться калькулятором
Находит точную одностороннюю биномиальную границу вероятности, если событие не наблюдалось ни разу.
Вероятность не увидеть событие в n независимых испытаниях равна (1−p)^n. Приравнивание её α даёт точную верхнюю границу pU=1−α^(1/n) для случая нуля наблюдавшихся событий.
01
Подготовьте данные
Используйте исходные величины именно для рассматриваемого случая: число независимых испытаний без события; односторонний доверительный уровень в %.
02
Проверьте единицы и условия
Это односторонняя частотная граница для одинаковой вероятности в независимых бинарных испытаниях, не интенсивность событий за время и не вероятность параметра после наблюдения. Пропущенные события и зависимость испытаний нарушают модель.
03
Прочитайте результат
Ноль событий в выборке не доказывает нулевую вероятность. Увеличение числа сопоставимых испытаний уменьшает верхнюю границу при неизменном доверительном уровне.
Подробное объяснение
Как читать результат
Расшифровка показателей, пример вычисления и ограничения метода — без лишних терминов.
01
Что означают результаты
Ноль событий в выборке не доказывает нулевую вероятность. Увеличение числа сопоставимых испытаний уменьшает верхнюю границу при неизменном доверительном уровне.
02
Когда модель применима
Это односторонняя частотная граница для одинаковой вероятности в независимых бинарных испытаниях, не интенсивность событий за время и не вероятность параметра после наблюдения. Пропущенные события и зависимость испытаний нарушают модель.
Разбор по шагам
Пример расчёта
Пример 1
Исходные данные
Число независимых испытаний без события: 100; Односторонний доверительный уровень: 95 %
Вычисление
Вероятность не увидеть событие в n независимых испытаниях равна (1−p)^n. Приравнивание её α даёт точную верхнюю границу pU=1−α^(1/n) для случая нуля наблюдавшихся событий. Верхняя граница вероятности события: 200 × tanh(-ln(1-(95) ÷ 100) ÷ (2 × (100))) ÷ (1+tanh(-ln(1-(95) ÷ 100) ÷ (2 × (100)))) = 2,951304961 %. Уровень значимости α: 100-(95) = 5 %.
Результат
Верхняя граница вероятности события: 2,951304961 %; Уровень значимости α: 5 %
Ноль событий в выборке не доказывает нулевую вероятность. Увеличение числа сопоставимых испытаний уменьшает верхнюю границу при неизменном доверительном уровне.
Пример 2
Исходные данные
Число независимых испытаний без события: 1; Односторонний доверительный уровень: 95 %
Верхняя граница вероятности события: 95 %; Уровень значимости α: 5 %
Этот вариант использует другие исходные данные: Число независимых испытаний без события — 1. Ноль событий в выборке не доказывает нулевую вероятность. Увеличение числа сопоставимых испытаний уменьшает верхнюю границу при неизменном доверительном уровне.
Формула и обозначения
Верхняя граница вероятности события = 200*tanh(-ln(1-confidence/100)/(2*trials))/(1+tanh(-ln(1-confidence/100)/(2*trials))) (%); Уровень значимости α = 100-confidence (%)
Вероятность не увидеть событие в n независимых испытаниях равна (1−p)^n. Приравнивание её α даёт точную верхнюю границу pU=1−α^(1/n) для случая нуля наблюдавшихся событий.
Практическое применение
Находит точную одностороннюю биномиальную границу вероятности, если событие не наблюдалось ни разу. Вероятность не увидеть событие в n независимых испытаниях равна (1−p)^n. Приравнивание её α даёт точную верхнюю границу pU=1−α^(1/n) для случая нуля наблюдавшихся событий.
Ноль событий в выборке не доказывает нулевую вероятность. Увеличение числа сопоставимых испытаний уменьшает верхнюю границу при неизменном доверительном уровне.
Частые ошибки
Используйте исходные величины именно для рассматриваемого случая: число независимых испытаний без события; односторонний доверительный уровень в %.
Это односторонняя частотная граница для одинаковой вероятности в независимых бинарных испытаниях, не интенсивность событий за время и не вероятность параметра после наблюдения. Пропущенные события и зависимость испытаний нарушают модель.
Источники и допущения
Основание расчёта
Метод, правило или ставка сверены с указанным источником. Последняя проверка этой реализации: 2026-09-30.
Это односторонняя частотная граница для одинаковой вероятности в независимых бинарных испытаниях, не интенсивность событий за время и не вероятность параметра после наблюдения. Пропущенные события и зависимость испытаний нарушают модель.
Используйте исходные величины именно для рассматриваемого случая: число независимых испытаний без события; односторонний доверительный уровень в %.
Что показывает «верхняя граница вероятности события»?＋
Ноль событий в выборке не доказывает нулевую вероятность. Увеличение числа сопоставимых испытаний уменьшает верхнюю границу при неизменном доверительном уровне.
Как проверить расчёт на конкретном примере?＋
Число независимых испытаний без события: 100; Односторонний доверительный уровень: 95 %. Верхняя граница вероятности события: 2,951304961 %; Уровень значимости α: 5 %. Вероятность не увидеть событие в n независимых испытаниях равна (1−p)^n. Приравнивание её α даёт точную верхнюю границу pU=1−α^(1/n) для случая нуля наблюдавшихся событий.
Какие ограничения есть у метода?＋
Это односторонняя частотная граница для одинаковой вероятности в независимых бинарных испытаниях, не интенсивность событий за время и не вероятность параметра после наблюдения. Пропущенные события и зависимость испытаний нарушают модель.
Можно ли изменить исходные данные и сравнить варианты?＋
Да. Ноль событий в выборке не доказывает нулевую вероятность. Увеличение числа сопоставимых испытаний уменьшает верхнюю границу при неизменном доверительном уровне. Сравнивайте варианты в одинаковых единицах и при неизменных допущениях: Это односторонняя частотная граница для одинаковой вероятности в независимых бинарных испытаниях, не интенсивность событий за время и не вероятность параметра после наблюдения. Пропущенные события и зависимость испытаний нарушают модель.