Definición de Distribución binominal

La distribución binominal consiste en la probabilidad de éxito con respecto a la probabilidad de fracaso. Por ello, el concepto de distribución nominal establece una probabilidad que tiene una secuencia determinada con ensayos entre el resultado final, que será el éxito, o como comentamos, el fracaso.

¿Cuál es la fórmula de la distribución binominal?

La fórmula de la distribución binominal es la que encontramos a continuación. Antes de conocerla, es importante tener en cuenta qué representa cada valor de la distribución binominal, y de todos los elementos que la componen "p" será el éxito, "q" será el fracaso y "n" representará él número de ensayos y experimentos que se lleven a cabo. Finalmente "x" hará referencia al número total de éxitos conseguidos.

Cómo calcular la distribución binominal

Eso sí, al calcular la fórmula de la distribución nominal, hay que tener en cuenta que el resultado definitivo será completamente independiente a los que se puedan haber conseguido con anterioridad.

Por último, también debemos tener en cuenta la presencia de ciertos parámetros, como la varianza, la desviación típica y la media:


  • Varianza: µ= n . p
  • Media:  o2 = n . p . q
  • Desviación típica: o = √n.p.q

¿Qué características tiene la distribución binominal?

Una de las principales características de la distribución binominal es que siempre la probabilidad de éxito que viene dada por "p" es una constante. Por ello, para llevar a la práctica este experimento siempre se necesitarán pruebas. Por tanto, por cada uno de los ensayos o pruebas que se realicen a lo largo del experimento, solo serán un total de dos los resultados posibles, éxito o fracaso. Eso sí, la probabilidad de fracaso también debe ser una constante.

Otra de las propiedades de la distribución binominal que debemos destacar es que los sucesos son excluyentes, porque tal y como hemos comentado, no se pueden dar los dos resultados, o nos encontramos con éxito o nos encontramos con fracaso. No obstante, siempre nos encontraremos con una variable aleatoria. En este caso, lo aleatorio siempre será el número de experimentos desarrollados.

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