O que significa x1 e X2 na Betano?
x1 e X2 são termos utilizados na teoria das probabilidades, estatísticas de saúde 📉 para calcular a probabilidade do mesmo.
x1 representa a probabilidade de um igual específico, enquanto X2 representam uma probabilidade para o 📉 complemento complementar.
A probabilidade de um evento é a razão entre o número dos resultados favoritos eo numero total das respostas 📉 possíveis.
por exemplo, se você jogar um dado ou "sair hum 6" é uma data específica e a probabilidade de esse 📉 evento ser compatível com o 1/6. Ou seja: 16,9%
Exemplo de como calcular a probabilidade um ponto final
Suponha que você quem 📉 quer saber calcular a probabilidade de um 6 em num dado. Para fazer é, você pode usar uma fórmula:
Probabilidade de 📉 um evento Número dos resultados favoritos / Numero total do resultado possíveis
No caso de sair um 6 em dado, 📉 o número dos resultados favoritos é 1 (sair Um 6) e no total do resultado possíveis são seis (6 possibilidades 📉 resultantes dum Dado).
Então, a probabilidade de sair um 6 em uma dada é:
Probabilidade de sair um 6 1/6 0,167 📉 ou 16,7%
Aproveitemos x1 e X2 para calcular a probabilidade de um uniforme
Agora, vamos usar x1 e X2 para calcular a 📉 probabilidade de um direito. Suponha que você vai saber o potencial da probabilidade do Direito com uma obrigação em 20% 📉 dos casos
Para fazer é, você pode usar uma fórmula seguinte:
Probabilidade do mesmo x1 / (x 1 + X2)
No caso 📉 do mesmo que ocorre com uma probabilidade de 20%, x1 é 0,2 (20%) e X2 está 0,8 (81%).
Então, a probabilidade 📉 do mesmo é:
Probabilidade do evento 0,2 / (0,2 + 0,8) - 0,2/ 1 ou 20%.
Encerrado Conclusão
Resumo, x1 e X2 📉 são termos importantes na teoria das probabilidades and estatística para calcular a probabilidade de um ponto. Você pode usar 📉 uma fórmula: Probibilidade do momento -x1/(X1) +2.
que esse artigo tenha ajudado a entender melhor o é x1e X2 na Betano 📉 and como são usados para calcular uma probabilidade de um direito.
Sevovê ainda tiver alguma dúvida ou precisar de mais informações, 📉 por favor não hesite em permanente.