泊松分布参数取值范围

何为泊松分布（Poisson分布）？

泊松分布表有现成数据，就如查汉语字典，根据横竖撇捺即可查到表中相应位置。根据X=5 （表中为m), λ=5，可知泊松分布值为0.17547.

2023-05-22 23:47:421

泊松分布表怎么查？？

首先要求的是先打开泊松分布表，然后按照方法进行查找。 首先，泊松分布表的分布函数为 F(x)=P｛X<=x｝=(k=0~x)Σ[λ^k*e^(-λ)]/k!，也就是泊松分布的分布率从0加到x的和 如何在泊松分布表中找到 P｛X=x｝=？ 知道P｛X=x｝=P｛X<=x｝-P｛X<=x-1｝（因为泊松分布是离散型的） 所以如果知道λ的值，在列表中找到对应的P｛X<=x｝与P｛X<=x-1｝，相减就得到P｛X=x｝。举个例子： 参数λ=3.5时，P｛X=8｝是多少。我们可以在泊松分布表中找到 P｛X<=8｝=0.9901，P｛X<=7｝=0.9733 那么P｛X=8｝= P｛X<=8｝-P｛X<=7｝=0.9901-0.9733=0.0168 如果通过公式计算得到P｛X=8｝=0.16865，与查表得到的值完美吻合，即问题解决。

2023-05-22 23:48:063

泊松分布的参数？怎么读

λ（poisson分布参数）的意义λ表示在一定时间（单位时间）内事件发生的平均次数。例如在一天内访问某个商场的人数服从poisson分布，并且估计出平均人数为x人，这里poisson分布的参数就是平均人数。与λ相对，1/λ为指数分布的期望，表示需要的时间（每个事件）

2023-05-22 23:48:142

泊松分布

泊松分布的概率公式是 P(λ=K)=e^(-λ)*λ^(k)/k! 你带λ=10进去算就可以了啥，算出P（λ=0）， P(λ=1）， P(λ=3)。。。。 直到加起来超过0.95。 首先你要弄明白P(λ=K)是什么意思，它就是销量X=K （K=0，1，2。。。）这个事件发生的概率，当加起来超过0.95时，就可以保证货物够卖的的概率为0.95。

2023-05-22 23:48:341

poisson分布是什么？

泊松分布是一种统计与概率学里常见到的离散概率分布，由法国数学家西莫恩·德尼·泊松（Siméon-Denis Poisson）在1838年时发表。泊松分布的概率函数为：泊松分布的参数λ是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生次数。 泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。泊松分布P（λ）中只有一个参数λ ，它既是泊松分布的均值，也是泊松分布的方差。poisson分布的事例在实际事例中，当一个随机事件，例如某电话交换台收到的呼叫，来到某停车场的乘客，某物体物质发射出的粒子，显微镜下某某区域中的白血球等等，以固定的平均瞬时速度λ（或称密度）随机且独立地出现时，那么此事件在单位时间（面积或体积）内部出现的次数或个数就近似地服从泊松分布。因此泊松分布在管理科学，运筹学以及自然科学的某些问题中都占有重要的地位。泊松分布是最重要的离散分布之一，它多出现在当X表示在一定的时间或空间内出现的事件个数这种场合。在一定时间内某交通路口所发生的事故个数，是一个典型的例子。

2023-05-22 23:48:511

poisson分布是什么意思？

泊松分布（法语：loi de Poisson；英语：Poisson distribution）又称Poisson分布、帕松分布，是一种统计与概率学里常见到的离散概率分布，由法国数学家西莫恩·德尼·泊松在1838年时发表。在统计学中，泊松分布是一种概率分布，用于显示事件在指定时期内可能发生的次数。换句话说，它是一个计数分布。泊松分布通常用于理解在给定时间间隔内以恒定速率发生的独立事件。它以法国数学家西蒙·丹尼斯·泊松的名字命名。泊松分布是一个离散函数，这意味着变量只能采用（可能是无限的）列表中的特定值。换句话说，变量不能取任何连续范围内的所有值。对于泊松分布（离散分布），变量只能取值 0、1、2、3 等，没有分数或小数。泊松分布最著名的历史和实际用途之一是估计每年因马踢而丧生的普鲁士骑兵人数。现代例子包括估计给定规模城市的车祸数量；在生理学中，这种分布通常用于计算不同类型神经递质分泌物的概率频率。应用场景在实际事例中，当一个随机事件，例如某电话交换台收到的呼叫、来到某公共汽车站的乘客、某放射性物质发射出的粒子、显微镜下某区域中的白血球等等，以固定的平均瞬时速率λ（或称密度）随机且独立地出现时，那么这个事件在单位时间（面积或体积）内出现的次数或个数就近似地服从泊松分布P(λ)。因此,泊松分布在管理科学、运筹学以及自然科学的某些问题中都占有重要的地位。（在早期学界认为人类行为是服从泊松分布，2005年在nature上发表的文章揭示了人类行为具有高度非均匀性。）

2023-05-22 23:49:091

什么是指数分布？

指数分布，可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔。指数分布的参数为λ，则指数分布的期望为1/λ，方差为(1/λ)的平方。Y~E(入)f(y)=入e^(-入y)期望值1/入，方差1/入²或Y~E(a)f(y)=e^(-y/a)/a只不过期望值是a,方差a²扩展资料：设某一事件A（也是S中的某一区域），S包含A，它的量度大小为μ(A)，若以P(A)表示事件A发生的概率，考虑到“均匀分布”性，事件A发生的概率取为：P(A)=μ(A)/μ(S)，这样计算的概率称为几何概型。若Φ是不可能事件，即Φ为Ω中的空的区域，其量度大小为0，故其概率P(Φ)=0。参考资料来源：百度百科-概率

2023-05-22 23:50:432

什么是指数分布

指数分布的概念如图所示

2023-05-22 23:51:062

数学 指数分布是什么意思？

指数函数的一个重要特征是无记忆性（Memoryless Property，又称遗失记忆性）。这表示如果一个随机变量呈指数分布，当s,t≥0时有P(T>s+t|T>t)=P(T>s)。即，如果T是某一元件的寿命，已知元件使用了t小时，它总共使用至少s+t小时的条件概率，与从开始使用时算起它使用至少s小时的概率相等。 其中λ > 0是分布的一个参数，常被称为率参数（rate parameter）。即每单位时间内发生某事件的次数。指数分布的区间是[0,∞)。 如果一个随机变量X呈指数分布，则可以写作：X~ Exponential（λ）。 率参数λ的四分位数函数（Quartile function）是：F^-1(P;λ)= -LN(1-P)λ第一四分位数：ln(4/3)λ中位数： ln(2)λ第三四分位数：ln(4)/λ

2023-05-22 23:51:573

什么是指数分布？

指数分布，可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔。指数分布的参数为λ，则指数分布的期望为1/λ，方差为(1/λ)的平方。

2023-05-22 23:52:171

什么叫做指数分布？

简单分析一下，详情如图所示

2023-05-22 23:52:292

指数分布是什么意思

在概率论和统计学中，指数分布（Exponential distribution）是一种连续概率分布。指数分布可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔，比如旅客进机场的时间间隔、中文维基百科新条目出现的时间间隔等等。许多电子产品的寿命分布一般服从指数分布。有的系统的寿命分布也可用指数分布来近似。它在可靠性研究中是最常用的一种分布形式。指数分布是伽玛分布和威布尔分布的特殊情况，产品的失效是偶然失效时，其寿命服从指数分布。指数分布可以看作当威布尔分布中的形状系数等于1的特殊分布，指数分布的失效率是与时间t无关的常数，所以分布函数简单。

2023-05-22 23:52:572

指数分布公式

指数分布公式是f(x)=入exp(-入x)，在概率理论和统计学中，指数分布是描述泊松过程中的事件之间的时间的概率分布，即事件以恒定平均速率连续且独立地发生的过程。这是伽马分布的一个特殊情况。它是几何分布的连续模拟，它具有无记忆的关键性质。除了用于分析泊松过程外，还可以在其他各种环境中找到。指数分布与分布指数族的分类不同，后者是包含指数分布作为其成员之一的大类概率分布，也包括正态分布，二项分布，伽马分布，泊松分布等等。

2023-05-22 23:53:191

指数分布公式

不是一也不是二 应该是f(x)=λe^(-λx) 那个积分上限应该是正无穷大.原函数是F（x）=-e^(-λx) 带入正无穷,等于0 带入1/λ,等于-e^(-1).相减,就是答案了

2023-05-22 23:53:272

指数分布的期望、方差是多少？

指数分布的期望：E（X）=1/λ。指数分布的方差：D（X）=Var（X）=1/λ²。指数分布与分布指数族的分类不同，后者是包含指数分布作为其成员之一的大类概率分布，也包括正态分布，二项分布，伽马分布，泊松分布等等。六个常见分布的期望和方差：1、均匀分布，期望是（a+b）/2，方差是（b-a）的平方/12。2、二项分布，期望是np，方差是npq。3、泊松分布，期望是p，方差是p。4、指数分布，期望是1/p,方差是1/(p的平方)。5、正态分布，期望是u，方差是&的平方。6、x服从参数为p的0-1分布，则e(x)=p，d(x)=p(1-p)。

2023-05-22 23:54:391

指数分布的分布函数是什么？

指数分布的函数是指数函数。指数函数是重要的基本初等函数之一。一般地，y=ax函数(a为常数且以a>0，a≠1)叫做指数函数，函数的定义域是 R。注意，在指数函数的定义表达式中，在ax前的系数必须是数1，自变量x必须在指数的位置上，且不能是x的其他表达式，否则，就不是指数函数。分布：在概率论和统计学中，指数分布（Exponential distribution）是一种连续概率分布。指数分布可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔，比如旅客进机场的时间间隔、中文维基百科新条目出现的时间间隔等等。许多电子产品的寿命分布一般服从指数分布。有的系统的寿命分布也可用指数分布来近似。它在可靠性研究中是最常用的一种分布形式。指数分布是伽玛分布和威布尔分布的特殊情况，产品的失效是偶然失效时，其寿命服从指数分布。指数分布可以看作当威布尔分布中的形状系数等于1的特殊分布，指数分布的失效率是与时间t无关的常数，所以分布函数简单。

2023-05-22 23:55:041

指数分布与参数为1/2的卡方分布是一回事吗？

不是的，只是根据各自定义，“X服从参数为1/2的指数分布，则X服从参数为2的卡方分布”是特殊的不是对n普遍适用的。只是把1/2和2分别代进两个式子里面，正好结果是一样的而已。指数分布与分布指数族的分类不同，后者是包含指数分布作为其成员之一的大类概率分布，也包括正态分布，二项分布，伽马分布，泊松分布等等。指数函数的一个重要特征是无记忆性。这表示如果一个随机变量呈指数分布，当s,t>0时有P(T>t+s|T>t)=P(T>s)。即，如果T是某一元件的寿命，已知元件使用了t小时，它总共使用至少s+t小时的条件概率，与从开始使用时算起它使用至少s小时的概率相等。指数分布指数分布虽然不能作为机械零件功能参数的分布规律，但是，它可以近似地作为高可靠性的复杂部件、机器或系统的失效分布模型，特别是在部件或机器的整机试验中得到广泛的应用。每单位时间内发生某事件的次数。指数分布的区间是[0,∞)。 如果一个随机变量X呈指数分布，则可以写作：X~ E（λ）。指数分布的图形表面上看与幂律分布很相似，实际两者有极大不同，指数分布的收敛速度远快过幂律分布。

2023-05-22 23:55:191

指数分布的无记忆性是什么？

指数分布的一个重要特征是无记忆性(Memoryless Property，又称遗失记忆性)。如果一个随机变量呈指数分布X~E(A)，当s, t ≥0时:P{x >s＋tlX > s}= P{x > t}。指数分布的由来：指数分布与泊松分布存在着联系，它实际上可以由泊松分布推导而来。泊松分布（概率统计15）中已经介绍过泊松分布，除了作为二项分布的近似外，当独立事件发生的频率固定时，泊松分布还可以刻画算单位时间内事件发生次数的概率分布。假设某个公司有一个带伤上线的系统，每周平均的故障次数是2次，在下周不发生故障概率是多少？每周平均的故障次数是2次，我们可以把“一周”看作单位时间，程序的故障率是λ=2，单位时间内发生故障的次数X符合泊松分布X~Po(λ)。

2023-05-22 23:55:311

指数分布的记号

若随机变量x服从参数为λ的指数分布，则记为 X~ E(λ).

2023-05-22 23:55:451

指数分布的分布函数是如何积分出来的？

指数函数的一个重要特征是无记忆性（Memoryless Property，又称遗失记忆性）。这表示如果一个随机变量呈指数分布，当s,t≥0时有P(T>s+t|T>t)=P(T>s)。即，如果T是某一元件的寿命，已知元件使用了t小时，它总共使用至少s+t小时的条件概率，与从开始使用时算起它使用至少s小时的概率相等。

2023-05-22 23:56:004

指数分布θ和λ有什么区别

λ=1/θ 只是表示方式不同，通常课本用的1/θ，但是考研大纲写的是λ，考研大纲一直没修改过，所以网上搜的时候很多都是考研的用λ。其实都一样的，现在更倾向于θ用着更方便，直接报数就行了不用再转倒数。泊松分布适用于描述每单位时间（或空间）的随机事件数。例如，某一时间到达服务设施的人数、电话交换所接到的呼叫数、公共汽车站等候的客人数、机器故障数、自然灾害数、产品缺陷数、B数。在显微镜下分布在单位面积的细菌等。指数函数的一个重要特征是无记忆性（MemorylessProperty，又称遗失记忆性）。这表示如果一个随机变量呈指数分布，当s，t>0时有P（T>t+s|T>t）=P（T>s）。即，如果T是某一元件的寿命，已知元件使用了t小时，它总共使用至少s+t小时的条件概率，与从开始使用时算起它使用至少s小时的概率相等。

2023-05-22 23:57:251

几何分布和指数分布的关系是什么？

如果x服从指数分布，那么[x]就服从几何分布。[x]是x取整的意思。一般概率统计中有关于指数分布和泊松分布的关系和演化，几何分布与指数分布如何互相演变，几何分布与指数分布之间好像也没有什么深刻的关联。分布函数：f(x)=0.5exp(-0.5x)P{X>=2}=（从2到无穷大的积分）f(x)dx=1/e注意指数分布“永远年轻”，即：P{X>=10|X>=9}=P{X>=1}=（从1到无穷大的积分）f(x)dx=e^(-0.5)扩展资料：常常把一个式子中独立变量的个数称为这个式子的“自由度”，确定一个式子自由度的方法是：若式子包含有 n 个变量，其中k 个被限制的样本统计量，则这个表达式的自由度为 n-k。比如中包含ξ1，ξ2，…，ξn这 n 个变量，其中ξ1-ξn-1相互独立，ξn为其余变量的平均值，因此自由度为 n-1。参考资料来源：百度百科-卡方分布

2023-05-22 23:57:391

请问一般来说，指数分布中，λ的取值是多少？

指数分布，可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔。指数分布的参数为λ，则指数分布的期望为1/λ，方差为(1/λ)的平方。

2023-05-22 23:57:461

指数分布的概率密度

概率密度函数：在数学中，连续型随机变量的概率密度函数（在不至于混淆时可以简称为密度函数）是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数。 公式 其中λ>0是分布的一个参数，常被称为率参数(rate parameter)。即每单位时间内发生某事件的次数。指数分布的区间是[0,∞)。如果一个随机变量X呈指数分布，则可以写作:X~Exponential(λ)。

2023-05-22 23:57:571

求总体为指数分布的矩估计和极大似然估计

2023-05-22 23:58:153

指数分布的定积分公式

分布函数 F(x)=∫[-∞,x]f(x)dx 1.x0， F(x)=∫[-∞,x]f(x)dx=∫[-∞,0]f(x)dx+∫[0,x]f(x)dx =0+∫[0,x]λe^(-λx)dx=-∫[0,x]e^(-λx)d(-λx)=-[0,x][e^(-λx)]=1-e^(-λx) 所以F(x)=0 (x≤0) =1-e^(-λx) (x>0) 分段函数的定积分在计算时分开积分上下限即可

2023-05-22 23:59:131

为什么指数分布的随机变量X是＞0的啊

指数分布常用来模拟产品的寿命，寿命不可能为负值，所以在指数分布中，当x<0时概率密度为0，分布函数也为0。

2023-05-22 23:59:201

什么是负指数分布

不知道

2023-05-22 23:59:272

二项分布的性质

看下面这张图吧：具体内容：(1)二项分布是离散型分布概率直方图是跃阶式的。①当p=q时图形是对称的；②当p！=q时直方图呈偏态。（2)二项分布的平均数、标准差。如果二项分布满足p＜qnp≥5(或p。即X变量为u=np 的正态分布。公式中n为独立试验的次数p为成功事件的概率q=1-p。（1)二项分布是离散型分布,概率直方图是跃阶式的。①当p=q时,图形是对称的；②当p大q时，直方图呈偏态。(2)二项分布的平均数标准差。如果二项分布满足p＜q,np≥5（或p）。即X变量为u=np,的正态分布。公式中n为独立试验的次数,p为成功事件的概率,q=1-p。二项分布：在n次独立重复的伯努利试验中，设每次试验中事件A发生的概率为p。用X表示n重伯努利试验中事件A发生的次数，则X的可能取值为0，1，…，n,且对每一个k（0≤k≤n）,事件{X=k}即为“n次试验中事件A恰好发生k次”，随机变量X的离散概率分布即为二项分布。

2023-05-22 23:47:011

二项分布用什么字母表示

二项分布用B字母表示。要用B表示的原因：二项分布英文是binomial distribution。用它的第一个字母表示，所以是B。二项式分布：若某事件概率为p，现重复试验n次，该事件发生k次的概率为:P=C(k,n)×p^k×(1-p)^(n-k).C(k,n)表示组合数，即从n个事物中拿出k个的方法数。制定参考值范围：（1）正态分布法：适用于服从正态（或近似正态）分布指标以及可以通过转换后服从正态分布的指标。（2）百分位数法：常用于偏态分布的指标。二项分布在心理与教育研究中，主要用于解决含有机遇性质的问题。所谓机遇问题，即指在实验或调查中，实验结果可能是由猜测而造成的。比如，选择题目的回答，划对划错，可能完全由猜测造成。凡此类问题，欲区分由猜测而造成的结果与真实的结果之间的界限，就要应用二项分布来解决。

2023-05-22 23:46:491

二项分布怎么算

二项分布公式是P（X=k)=C(n,k)（p^k）*(1-p)^(n-k)。其中n是试验次数，X表示随机试验的结果。k是指定事件发生的次数，p是指定事件在一次试验中发生的概率。二项分布是由伯努利提出的概念，指的是重复n次独立的伯努利试验。在每次试验中只有两种可能的结果，而且两种结果发生与否互相对立，并且相互独立，与其它各次试验结果无关，事件发生与否的概率在每一次独立试验中都保持不变，则这一系列试验总称为n重伯努利实验，当试验次数为1时，二项分布服从0-1分布。二项分布在心理与教育研究中，主要用于解决含有机遇性质的问题。所谓机遇问题，即指在实验或调查中，实验结果可能是由猜测而造成的。比如，选择题目的回答，划对划错，可能完全由猜测造成。凡此类问题，欲区分由猜测而造成的结果与真实的结果之间的界限，就要应用二项分布来解决。

2023-05-22 23:46:421

二项式分布公式

二项式分布公式：P=C(X,n)*π^X*(1-π)^(n-X)。二项分布是由伯努利提出的概念，指的是重复n次独立的伯努利试验。在每次试验中只有两种可能的结果，而且两种结果发生与否互相对立，并且相互独立，与其它各次试验结果无关，事件发生与否的概率在每一次独立试验中都保持不变。公式，在数学、物理学、化学、生物学等自然科学中用数学符号表示几个量之间关系的式子。具有普遍性，适合于同类关系的所有问题。在数理逻辑中，公式是表达命题的形式语法对象，除了这个命题可能依赖于这个公式的自由变量的值之外。

2023-05-22 23:46:351

二项分布的概率密度函数怎么求？

EX拔=EX，DX拔=DX/n∵随机变量X服从二项分布X～B（n，p），且E（X）=3，D（X）=2，∴E（X）=3=np，①D（X）=2=np（1-p）②①与②相除可得1-p=  23 ∴p= 13 ，n=9图形特点对于固定的n以及p，当k增加时，概率P{X=k}先是随之增加直至达到最大值，随后单调减少。可以证明，一般的二项分布也具有这一性质，且:当（n+1）p不为整数时，二项概率P{X=k}在k=[(n+1)p]时达到最大值；当（n+1）p为整数时，二项概率P{X=k}在k=(n+1)p和k=(n+1)p-1时达到最大值。

2023-05-22 23:46:211

概率论 两点分布与二项分布有什么区别?

两点分布是一次实验. 成功的概率是p,失败的概率是1-p 二项分布是n次实验 每次实验服从两点分布：成功概率为p,失败概率为1-p B(n,p) 两点分布也就是B(1,p)

2023-05-22 23:46:141

二项分布是什么及其应用和其计算方法？

二项分布，即重复n次的伯努力试验, 用ξ表示随机试验的结果. 如果事件发生的概率是P,则不发生的概率q=1-p，N次独立重复试验中发生K次的概率是 P(ξ=K)=Cn(k)P(k)q(n-k) 注意!:第二个等号后面里的括号里的是写在右上角的. 那么就说这个就属于二项分布.. 其中P称为成功概率。 记作ξ~B(n,p) 期望:Eξ=np 方差:Dξ=npq 如果1.在每次试验中只有两种可能的结果,而且是互相对立的; 2.每次实验是独立的,与其它各次试验结果无关; 3.结果事件发生的概率在整个系列试验中保持不变,则这一系列试验称为伯努力试验. 在这试验中,事件发生的次数为一随机事件,它服从二次分布.二项分布可以用于可靠性试验.可靠性试验常常是投入n个相同的式样进行试验T小时,而只允许k个式样失败,应用二项分布可以得到通过试验的概率. 若某事件概率为p，现重复试验n次，该事件发生k次的概率为:P=C(k,n)×p^k×(1-p)^(n-k).C(k,n)表示组合数，即从n个事物中拿出k个的方法数. 计算：记作ξ~B(n,p) 期望:Eξ=np 方差:Dξ=npq 其中n为实验次数，p为发生概率，q为不发生概率 应用：运用在医学和数学或其他数据分析等方面，用用判断事物的走向，有助于投资或决策

2023-05-22 23:46:071

二项分布概率公式怎么理解

二项分布概率公式的理解是n是试验次数，X表示随机试验的结果，k是指定事件发生的次数，p是指定事件在一次试验中发生的概率，二项分布是由伯努利提出的概念，指的是重复n次独立的伯努利试验。在概率论和统计学中，二项分布是n个独立的成功/失败试验中成功的次数的离散概率分布，其中每次试验的成功概率为p。一般的二项分布是n次独立的伯努利试验的和。它的期望值和方差分别等于每次单独试验的期望值和方差的和。

2023-05-22 23:45:581

二项分布的形式是什么?

二项分布具有可加性，形式是：若X~B(N,P),Y~B(M,P),Z=X+Y, 则Z~B(M+N,P)二项分布概念：二项分布即重复n次独立的伯努利试验。在每次试验中只有两种可能的结果，而且两种结果发生与否互相对立，并且相互独立，与其它各次试验结果无关，事件发生与否的概率在每一次独立试验中都保持不变，则这一系列试验总称为n重伯努利实验，当试验次数为1时，二项分布服从0-1分布。应用条件：•各观察单位只能具有相互对立的一种结果，如阳性或阴性，生存或死亡等，属于两分类资料。•已知发生某一结果（阳性）的概率为π，其对立结果的概率为1-π，实际工作中要求π是从大量观察中获得比较稳定的数值。•n次试验在相同条件下进行，且各个观察单位的观察结果相互独立，即每个观察单位的观察结果不会影响到其他观察单位的结果。如要求疾病无传染性、无家族性等•

2023-05-22 23:45:511

两点分布与二项分布的均值、方差

比如你射击n次，每次射击命中的概率为P，则n次射击中命中k（0≤k≤n）的概率为P（x=k）=[n!/(n-k)!×k!]P^k×(1-P)^(n-k)

2023-05-22 23:45:431

二项分布与正态分布是什么区别。经常分不清

二项分布在统计学上通常指0-1，就是结果为是或否。正态分布指概率的分布，是一群数的概率分布，可以理解为倒U形，向两边扩散。根据概率的特点来决定数据来决定分布。

2023-05-22 23:45:231

二项分布期望是什么意思？

X~B(n,p)是二项分布，即事件发生的概率为p，重复n次。它的期望E=np，方差为np(1-p)。在概率论和统计学中，二项分布是n个独立的成功/失败试验中成功的次数的离散概率分布，其中每次试验的成功概率为p。这样的单次成功/失败试验又称为伯努利试验。实际上，当n=1时，二项分布就是伯努利分布。扩展资料：伯努利分布是二项分布在n= 1时的特殊情况。X~ B(1,p)与X~ Bern(p)的意思是相同的。相反，任何二项分布B(n,p)都是n次独立伯努利试验的和，每次试验成功的概率为p。伯努利分布指的是对于随机变量X有, 参数为p(0<p<1)，如果它分别以概率p和1-p取1和0为值。EX= p,DX=p(1-p)。伯努利试验成功的次数服从伯努利分布,参数p是试验成功的概率。伯努利分布是一个离散型机率分布，是N=1时二项分布的特殊情况。参考资料来源：百度百科-伯努利分布

2023-05-22 23:45:161

二项分布有哪些特点

这个都快忘了，大致说一下吧。具体看定义，他们的适用范围不同。正态分布是所有分布趋于极限大样本的分布，属于连续分布。二项分布与泊松分布则都是离散分布，二项分布的极限分布是泊松分布、泊松分布的极限分布是正态分布。【这部分不太肯定了】还是翻翻定义，来的可靠些。

2023-05-22 23:45:082

二项分布的公式是什么？

分布律为：P{X=k}=(nk)p^k(1-p)^(n-k)二项分布就是重复n次独立的伯努利试验。在每次试验中只有两种可能的结果，而且两种结果发生与否互相对立，并且相互独立，与其它各次试验结果无关，事件发生与否的概率在每一次独立试验中都保持不变。二项分布概率公式来描述：P=C(X,n)*π^X*(1-π)^(n-X)式中的n为独立的伯努利试验次数，π为成功的概率，（1-π）为失败的概率，X为在n次伯努里试验中出现成功的次数，表示在n次试验中出现X的各种组合情况。扩展资料：由二项式分布的定义知，随机变量X是n重伯努利实验中事件A发生的次数，且在每次试验中A发生的概率为p。因此，可以将二项式分布分解成n个相互独立且以p为参数的（0-1）分布随机变量之和。在这试验中，事件发生的次数为一随机事件，它服从二次分布。二项分布可以用于可靠性试验。可靠性试验常常是投入n个相同的式样进行试验T小时，而只允许k个式样失败，应用二项分布可以得到通过试验的概率。若某事件概率为p，现重复试验n次，该事件发生k次的概率为：P=C(n,k)×p^k×(1-p)^(n-k)。C(n,k)表示组合数，即从n个事物中拿出k个的方法数。参考资料来源：百度百科——二项分布

2023-05-22 23:45:001

二项分布平均数推算过程

平均数即可理解成期望值，最简单的证明方法是：X可以分解成n个相互独立的，都服从以p为参数的(0-1)分布的随机变量之和，即二项分布中两个可能的结果是0和1。期望即平均数用E表示：X=X1+X2+...+Xn,Xi～b(1,p)，i=1,2,...,n.P{Xi=0}=1-p,P(Xi=1)=p.EXi=0*(1-p)+1*p=p,则很容易得出EX=EX1+EX2+...+EXn=np,~希望能帮到你~~我自己是这样理解的。。。

2023-05-22 23:44:541

如何区分二项分布与联合分布

我是学数学的，老师上课的时候专门强调了，我们现在的水平还达不到去区分一个随机试验究竟是属于什么分布，很多时候都是先告诉我们那是属于什么分布，然后给出分布函数或者分布函数密度，我们再根据它求概率，求期望之类的。但有的情况下，又是要自己去区分有些分布的，我把我知道的告诉你吧！二项分布：适合于多次重复试验，每一次试验只有两个结果（比如成功或者失败，比如硬币正反面），做了n次，恰有k次成功的概率；注意：每一次试验只有两个结果，你在表达式中看到的p就是其中一个结果的概率，那另一个结果的概率就是1-p了；几何分布：适合于多次重复试验，每一次试验只有两个结果（比如成功或者失败，比如硬币正反面），做了n次，第一次成功就停止的概率；与二项分布不同的是求的概率不一样；0-1分布：其实就是最简单的二项分布，就是在二项分布中n=1。关于指数分布和正态分布，真的不是我们能力范围的事，建议不用深究，只要弄懂怎么把一般正态分布标准化就行。关于泊松分布要说的就是：当二项分布的n特别大时，可以转化成泊松分布，这是个定理。如果你知道它的表达式，那其中的那个 “入”=np；负二项分布：在二项分布的基础上要求最后一次必须是成功；最后给你点建议：像这些问题，如果真的想弄清楚，可以去书店或图书馆借书看，关于概率论的书都会有介绍哦！

2023-05-22 23:44:451

二项分布是什么及其应用和其计算方法

二项分布，即重复n次的伯努力试验, 用ξ表示随机试验的结果. 　　如果事件发生的概率是P,则不发生的概率q=1-p，N次独立重复试验中发生K次的概率是 　　P(ξ=K)=Cn(k)P(k)q(n-k) 　　注意!:第二个等号后面里的括号里的是写在右上角的. 　　那么就说这个就属于二项分布.. 　　其中P称为成功概率。 　　记作ξ~B(n,p) 　　期望:Eξ=np 　　方差:Dξ=npq 　　如果 　　1.在每次试验中只有两种可能的结果,而且是互相对立的; 　　2.每次实验是独立的,与其它各次试验结果无关; 　　3.结果事件发生的概率在整个系列试验中保持不变,则这一系列试验称为伯努力试验. 　　在这试验中,事件发生的次数为一随机事件,它服从二次分布.二项分布可以用于可靠性试验.可靠性试验常常是投入n个相同的式样进行试验T小时,而只允许k个式样失败,应用二项分布可以得到通过试验的概率. 　　若某事件概率为p，现重复试验n次，该事件发生k次的概率为:P=C(k,n)×p^k×(1-p)^(n-k).C(k,n)表示组合数，即从n个事物中拿出k个的方法数. 计算：记作ξ~B(n,p) 　　 期望:Eξ=np 　　 方差:Dξ=npq 其中n为实验次数，p为发生概率，q为不发生概率 应用：运用在医学和数学或其他数据分析等方面，用用判断事物的走向，有助于投资或决策

2023-05-22 23:44:391

二项分布的分布律是什么？

分布律为：P{X=k}=(nk)p^k(1-p)^(n-k)二项分布就是重复n次独立的伯努利试验。在每次试验中只有两种可能的结果，而且两种结果发生与否互相对立，并且相互独立，与其它各次试验结果无关，事件发生与否的概率在每一次独立试验中都保持不变。二项分布概率公式来描述：P=C(X,n)*π^X*(1-π)^(n-X)式中的n为独立的伯努利试验次数，π为成功的概率，（1-π）为失败的概率，X为在n次伯努里试验中出现成功的次数，表示在n次试验中出现X的各种组合情况。扩展资料：由二项式分布的定义知，随机变量X是n重伯努利实验中事件A发生的次数，且在每次试验中A发生的概率为p。因此，可以将二项式分布分解成n个相互独立且以p为参数的（0-1）分布随机变量之和。在这试验中，事件发生的次数为一随机事件，它服从二次分布。二项分布可以用于可靠性试验。可靠性试验常常是投入n个相同的式样进行试验T小时，而只允许k个式样失败，应用二项分布可以得到通过试验的概率。若某事件概率为p，现重复试验n次，该事件发生k次的概率为：P=C(n,k)×p^k×(1-p)^(n-k)。C(n,k)表示组合数，即从n个事物中拿出k个的方法数。参考资料来源：百度百科——二项分布

2023-05-22 23:44:311

求数学大神解释两点分布，二项分布，超几何分布的不同与含义和应用

两点分布的分布列就是 X 0 1 P p 1-p 不论题目有什么区别,只有两种可能,要么是这种结果要么是那种结果,通俗点,要么成功要么失败而二项分布的可能结果是不确定的甚至是没有尽头的, 列一个二项分布的分布列就是 X 0 1 2 ……… n P C(0)(n)·(1-p)^n C(1)(n)·p·(1-p)^(n-1) …… C(n)(n)·p^n·(1-p)^0 也就是说当n=1时,这个特殊二项分布就会变成两点分布, 即两点分布是一种特殊的二项分布 像一楼说的二项分布是两点分布的多重实验也不无道理,因为两者都是独立的重复实验,只不过次数不同罢了

2023-05-22 23:44:251

什么是二项分布

二项分布有可加性，详情如图所示

2023-05-22 23:44:111

二项分布最大值

用比值法就可以. P(X=k) / P(X=k-1) = (n-k+1) p / k (1-p) 所以当 (n-k+1) p > k (1-p),也就是 k (n+1)p 时,P(X=k) / P(X=k-1) > 1 也就是当 k < (n+1)p 时,P(X=k) 单调增. 所以最大值是：k = (n+1)p 向下取整

2023-05-22 23:42:202

二项分布的分布函数公式

二项分布的分布函数公式：s^2=((m-x1)^2+(m-x2)^2+......+(m-xn)^2)/n。在n次独立重复的伯努利试验中，设每次试验中事件A发生的概率为p。用X表示n重伯努利试验中事件A发生的次数，则X的可能取值为0，1，…，n，且对每一个k（0≤k≤n），事件{X=k}即为“n次试验中事件A恰好发生k次”，随机变量X的离散概率分布即为二项分布（BinomialDistribution）。其分布函数公式：s^2=((m-x1)^2+(m-x2)^2+......+(m-xn)^2)/n。在概率论和统计学中，二项分布是n个独立的成功/失败试验中成功的次数的离散概率分布，其中每次试验的成功概率为p。这样的单次成功/失败试验又称为伯努利试验。实际上，当n=1时，二项分布就是伯努利分布。

2023-05-22 23:42:111