Texas Instruments TINSPIRE Teacher Software Guidebook - Page 593

Confidence Intervals, Supported Confidence Intervals, Poisson Cdf poissCdf, Geometric Pdf geomPdf

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Poisson Cdf (poissCdf()) computes a cumulative probability for the discrete Poisson distribution with specified mean, l. This distribution is useful in determining the probability that a certain number of successes occur between the upper and lower bounds of a trial. For example, you could use this calculation to predict the number of heads displayed between coin toss #3 and toss #8. Geometric Pdf (geomPdf()) computes a probability at x, the number of the trial on which the first success occurs, for the discrete geometric distribution with the specified probability of success p. 0{p{1 must be true. x can be an integer or a list of integers. The probability density function (pdf) is: f(x) = p(1 - p)x - 1,x = 1,2,... This distribution is useful in determining the likeliest number of trials before a success is obtained. For example, you could use this calculation to predict the number of coin tosses that would be made before a heads resulted. Geometric Cdf (geomCdf()) computes a cumulative geometric probability from lowBound to upBound with the specified probability of success, p. This distribution is useful in determining the probability associated with the first success occurring during trials 1 through n. For example, you could use this calculation to determine the probability that heads display on toss #1, #2, #3, ..., #n. Confidence Intervals Supported Confidence Intervals The following confidence intervals are available from the Lists & Spreadsheets application. For complete information regarding these functions, refer to the TI-Nspire™ Reference Guide details for the function name that is in parentheses. z Interval (zInterval) computes a confidence interval for an unknown population mean, m, when the population standard deviation, s, is known. The computed confidence interval depends on the userspecified confidence level. This test is useful in determining how far from a population mean a sample mean can get before indicating a significant deviation. Using Lists & Spreadsheet 581

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Using Lists & Spreadsheet
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Poisson Cdf (poissCdf())
computes a cumulative probability for the
discrete Poisson distribution with specified mean,
l
.
This distribution is useful in determining the probability that a certain
number of successes occur between the upper and lower bounds of a
trial. For example, you could use this calculation to predict the number of
heads displayed between coin toss #3 and toss #8.
Geometric Pdf (geomPdf())
computes a probability at
x
, the
number of the trial on which the first success occurs, for the discrete
geometric distribution with the specified probability of success
p
. 0
{
p
{
1
must be true.
x
can be an integer or a list of integers. The probability
density function (pdf) is:
This distribution is useful in determining the likeliest number of trials
before a success is obtained. For example, you could use this calculation
to predict the number of coin tosses that would be made before a heads
resulted.
Geometric Cdf (geomCdf())
computes a cumulative geometric
probability from lowBound to upBound with the specified probability of
success,
p
.
This distribution is useful in determining the probability associated with
the first success occurring during trials 1 through
n
. For example, you
could use this calculation to determine the probability that heads display
on toss #1, #2, #3, ..., #
n
.
Confidence Intervals
Supported Confidence Intervals
The following confidence intervals are available from the Lists &
Spreadsheets application. For complete information regarding these
functions, refer to the
TI-Nspire™ Reference Guide
details for the
function name that is in parentheses.
z Interval (zInterval)
computes a confidence interval for an
unknown population mean,
m
, when the population standard deviation,
s
,
is known. The computed confidence interval depends on the user-
specified confidence level.
This test is useful in determining how far from a population mean a
sample mean can get before indicating a significant deviation.
fx
()
p
1
p
(
)
x
1
x
,
1,2,...
=
=