设随机变量X服从λ=6的指数分布，则数学期望E（3X）=？ 设X服从二项分布B(n,p)，且已知E(X)=2D(X),则p=？
指数分布E（X）=1/λ=1/6，E（3X）=3E（X）=3/6=1/2二项分布记作ξ~B(n,p)期望：Eξ=np方差:Dξ=npq其中q=1-pE（X）=np=2D（x）=2npq1=2q，q=1/2，p=1-q=1/2
墨然殇2023-07-09 08:24:451
二项分布的期望、方差、标准差是什么关系？
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)。二项分布：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。
此后故乡只2023-07-09 08:24:411
二项分布的期望和方差是多少？
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)。二项分布：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。
无尘剑
2023-07-09 08:24:371
整理二项分布、播送分布、均匀分布、指数分布、正态分布的期望和方差
二项分布X~B(n,p) E（X）=np Var(X)=npq 泊松分布X~P(λ) E（X）= Var(X)= λ^(-1) 均匀分布X~U（a,b） E（X）=（b+a)/2 Var（X）=(b-a)^(2) /12 指数分布X~E（λ） E（X）= λ^(-1) Var（X）= λ^(-2) 正态分布X~N(μ,σ^2 ) E（X）= μ Var（X)=σ^2
mlhxueli
2023-07-06 08:14:371
二项分布中的D(X), E(X)是什么意思？
D(X)指方差，E(X)指期望。E(X)说简单点就是平均值，具体做法是求和然后除以数量。D(X)=E[X-E(X)]^2=E{X^2-2XE(X)+[E(X)]^2}=E(X^2)-2[E(X)]^2+[E(X)]^2。因为X服从二项分布B(n，p)，所以E(X)=np，D(X)=npq而方差D(X)=E(X^2)-[E(X)]^2，因为E(X^2)=D(X)+[E(X)]^2=npq+(np)^2=np(q+np)，即E(X^2)=np(np+q)扩展资料：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。参考资料来源：百度百科-二项分布
Ntou1232023-07-06 08:07:501
二项分布D(X)= E(X)是什么意思？
D(X)指方差，E(X)指期望。E(X)说简单点就是平均值，具体做法是求和然后除以数量。D(X)=E[X-E(X)]^2=E{X^2-2XE(X)+[E(X)]^2}=E(X^2)-2[E(X)]^2+[E(X)]^2。因为X服从二项分布B(n，p)，所以E(X)=np，D(X)=npq而方差D(X)=E(X^2)-[E(X)]^2，因为E(X^2)=D(X)+[E(X)]^2=npq+(np)^2=np(q+np)，即E(X^2)=np(np+q)扩展资料：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。参考资料来源：百度百科-二项分布
hi投2023-07-06 08:07:481
二项分布D(X)和E(X)分别是指什么？
D(X)指方差，E(X)指期望。E(X)说简单点就是平均值，具体做法是求和然后除以数量。D(X)=E[X-E(X)]^2=E{X^2-2XE(X)+[E(X)]^2}=E(X^2)-2[E(X)]^2+[E(X)]^2。因为X服从二项分布B(n，p)，所以E(X)=np，D(X)=npq而方差D(X)=E(X^2)-[E(X)]^2，因为E(X^2)=D(X)+[E(X)]^2=npq+(np)^2=np(q+np)，即E(X^2)=np(np+q)扩展资料：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。参考资料来源：百度百科-二项分布
再也不做站长了2023-07-06 08:07:191
二项分布阶乘怎么算
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
gitcloud2023-07-01 13:14:512
假设随机变量x服从二项分布B(10，0．1)，则随机变量x的均值为（ ），方差为（ ）。
【答案】：A正态随机变量X的观测值落在距均值的距离为1倍标准差范围内的概率约为0．68，正态随机变量X的观测值落在距均值的距离为2倍标准差范围内的概率约为0．95，而落在距均值的距离为3倍标准差范围内的概率约为0．9973。
豆豆staR2023-06-13 07:20:581
假设随机变量×服从二项分布B(10，0．1)、则随机变量×的均值为__________，方差为__________。（ ）
【答案】：A随机变量×服从二项分布写作：X～B(n，p)，均值公式为np，方差公式为np(1-p)。本题中，X～B(10，0．1)，n=10，p=0．1；均值为np=1，方=np(1-p)=0．9。
左迁2023-06-13 07:20:291
假设随机变量x服从二项分布B(10，0．1)．则随机变量X的均值为（ ），方差为（ ）
【答案】：A随机变量x服从二项分布，记为：x-B(n，p)，均值公式为np，方差公式为np(1-P)。对于本题，x-B(10，0．1)，n=10，p=0．1，故均值np=1，方差np(1-p)=0．9。
小菜G的建站之路2023-06-13 07:20:281
什么叫x服从二项分布？
x服从二项分布 还有x~n（a，b） 是指服从正态分布。p：某事件的概率n：重复试验的次数若某事件概率为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。扩展资料：由于一般的正态总体其图像不一定关于y轴对称，对于任一正态总体，其取值小于x的概率。只要会用它求正态总体在某个特定区间的概率即可。为了便于描述和应用，常将正态变量作数据转换。将一般正态分布转化成标准正态分布。服从标准正态分布,通过查标准正态分布表就可以直接计算出原正态分布的概率值。故该变换被称为标准化变换。（标准正态分布表：标准正态分布表中列出了标准正态曲线下从-∞到X（当前值）范围内的面积比例。）参考资料来源：百度百科-正态分布
人类地板流精华2023-06-12 07:19:161
请问:怎样判断一个随机变量是否属于二项分布,
这个随机变量满足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) 三个条件：(1) 每次实验只有两类对立的结果；(2) n次事件相互独立；(3) 每次实验某类结果的发生的概率是一个常数. 比如N个人一起的禽流感感了,一个人得感冒死的概率是60%,那活着的概率就是40%.然后大家谁死谁活互不相干.明白否?
Chen2023-06-12 07:16:171
为什么二项分布不是连续型
二项分布是离散型分布离散型随机变量的分布函数也就是分段函数，分段函数就是对于自变量x的不同的取值范围有不同的解析式的函数，它是一个函数，而不是几个函数；分段函数的定义域是各段函数定义域的并集，值域也是各段函数值域的并集。
北有云溪2023-06-12 06:59:341
泊松分布，二项分布和双变量分布的区别
泊松分布和二项分布是讨论某单一变量分布的特点，泊松分布是二项分布n很大而P很小时的特殊形式。双变量分布是单变量分布向多维的推广，其讨论的是两个变量的分布情况。 二项分布是指统计变量中只有性质不同的两项群体的概率分布。所谓两项群体是按两种不同性质划分的统计变量，是二项试验的结果。即各个变量都可归为两个不同性质中的一个，两个观测值是对立的。因而两项分布又可说是两个对立事件的概率分布。 二项分布用符号b(x．n．p)，表示在n次试验中有x次成功，成功的概率为p。 二项分布的概率函数可写作： 式中x＝0、1、2、3．．．．．n为正整数 泊松分布是一种统计与概率学里常见到的离散机率分布。 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率。泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。 当二项分布的n很大而p很小时，泊松分布可作为二项分布的近似，其中λ为np。通常当n≧10,p≦0.1时，就可以用泊松公式近似得计算。
凡尘2023-06-11 08:59:451
泊松分布，二项分布和双变量分布的区别
泊松分布和二项分布是两种特定的分布，双变量分布是一类分布，跟两个因素有关豆豆staR2023-06-10 09:04:233
随机变量X服从二项分布，这些字符各是什么意思，求解释。
二项分布，就是说一个实验重复多次，每次独立，且这个实验有两种结果可能发生。X~B(n,p)翻译成文字就是：一项实验被独立重复进行n次，每一次成功的概率是p比如射击，那么这个就是表示，射击了n次，每次射中靶的概率为p望采纳小菜G的建站之路2023-06-10 08:16:331
二项分布，泊松分布，正太分布中哪些是离散型随机变量，哪些是连续型随机变量
你好！二项分布与泊松分布是离散型随机变量，正态分布是连续型随机变量。经济数学团队帮你解答，请及时采纳。谢谢！
真颛2023-06-06 08:01:392
二项分布，泊松分布，正太分布中哪些是离散型随机变量，哪些是连续型随机变量
离散型随机变量：二项分布与泊松分布。连续型随机变量：正态分布。1、离散变量是指其数值只能用自然数或整数单位计算的，则为离散变量。例如，企业个数、职工人数、设备台数等。只能按计量单位数计数，这种变量的数值一般用计数方法取得。2、连续随机变量，在一定区间内可以任意取值的变量，其数值是连续不断的，相邻两个数值可作无限分割，即可取无限个数值。例如， 生产零件 的 规格尺寸 , 人体测量 的身高、体重、胸围等为连续变量，其数值只能用测量或计量的方法取得。扩展资料：区别离散型随机变量只可能出现可数型的实现值，比如自然数集，{0,1}等等，常见的有二项随机变量，泊松随机变量等。连续型随机变量的实现值是属于不可数集合的，比如(0,1]，实数集，常见的有正态分布，指数分布，均匀分布等。参考资料：百度百科-离散型随机变量参考资料：百度百科-连续型随机变量
肖振2023-06-06 08:01:311
二项分布方差计算
你给我这个分布列不是二项分布的。是简单随机事件的其中 n是某个随机变量发生的次数 p是这个事件发生的概率比如 一个人打枪 100次 有10次 打到10环 已知每次打10环的概率是0.01那么 n=10 p=0.01 另外，我刚才好象回答了你这个问题一次，是不是同一个人？？？？凡尘2023-06-06 08:00:502
如何计算二项分布律？
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——二项分布豆豆staR2023-06-06 08:00:471
什么是伯努利试验?它和二项分布的关系.
伯努利试验 设试验E只可能有两种结果：“A”和“非A”,则称试验E为伯努利试验 例如抛硬币 其结果可有两个 若“A”表示得到正面 则“非A”表示得到反面n重伯努利试验 设试验E只可能有两个结果：“A”和“非A”则称Ewei伯努利试验 将E独立的重复地进行n次，则称这一穿重复的独立试验为n重伯努利试验 n重伯努利试验是一种很重要的数学模型，它有广泛的应用，是应用最多的数学模型之一 例如 E表示抛一枚硬币得到正或反面，将硬币抛n次，这就是n重伯努利试验二项分布亦称“伯努利分布”。设将一伯努利试验重复了n次,在这n次试验中成功次数x,x为随机变量,称为二次随机变量,其分布称为二项分布。假设每次成功的概率为p,则在n次试验中成功k次的概率为 p(x=k)=Cnk Pk(1-p)n-k (0≤k≤n)人类地板流精华2023-06-06 08:00:432
伯努利分布和二项分布的区别是什么?
主要是概念上的区别：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。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（Binomial Distribution）。相关信息：在生产实践过程中会有来自很多方面因素的影响，所有这些因素的综合作用导致过程动荡，从而体现出一些质量特性的不稳定性，概率论与数理统计一些统计技术可以帮助我们了解和监控这些波动，帮助我们朝着有利于我们的方向发展。在生产实践中有一类现象，我们研究的对象只产生两种可能结果，他们的分布规律就是二项分布，二项分布应用很广泛。
瑞瑞爱吃桃2023-06-06 08:00:411
二项分布与伯努利有什么区别
楼上说反了吧
陶小凡2023-06-06 08:00:414
离散型随机变量的分布列与二项分布有何区别
离散型随机变量分布列自从实行新的课程改革以来,一直受到高考命题者的青睐,成为继二面角之后高考的又一个热点,因此如何解答好离散型随机变量分布列问题,便成为决胜高考的一个重要指标.本文想从三个方面谈起,以利于帮助学生很好的解决离散型随机变量分布列的问题.一．正确理离散型随机变量的含义.离散型随机变量分布列其主要构成包含两方面的内容,一是随机变量的可能取值,二是取该值时对应的概率值.正确理解离散型随机变量的含义,为我们求解相应的概率奠定了基础.例如（06全国Ⅱ）某批产品成箱包装,每箱5件．一用户在购进该批产品前先取出3箱,再从每箱中任意抽取2件产品进行检验．设取出的第一、二、三箱中分别有0件、1件、2件二等品,其余为一等品．（Ⅰ）用ξ表示抽检的6件产品中二等品的件数,求ξ的分布列及ξ的数学期望；（Ⅱ）若抽检的6件产品中有2件或2件以上二等品,用户就拒绝购买这批产品,求这批产品级用户拒绝的概率．第一问中明确指出ξ是在抽检过程中6件产品中二等品的个数,不难发现ξ的取值为0,1,2,3.但这里的ξ取0是指在第一箱、第二箱、第三箱中分别取到2件二等品；ξ取1是指在第一箱、第三箱中分别取2件一等品同时在第二箱中取1件一等品1件二等品或在第三箱中取1件一等品1件二等品同时在第一箱、第二箱中各取2件一等品；ξ取2是指在第一箱中取2件一等品同时在第二箱、第三箱中各取1件一等品1件二等品或在第一箱、第二箱中各取2件一等品同时在第三箱中取到2件二等品；ξ取3是指在第一箱取2件一等品,在第二箱中取1件一等品1件二等品同时在第三箱中取2件二等品.而不是在包含3件二等品的15件产品中抽取6件产品时含0件、1件、2件、3件二等品这种情形.二、分清类型,正确理解二项分布与几何分布分布列的求解中一要重视抽取中有无放回,二要正确理解二项分布与几何分布,找出它们的异同.它们的共同特点是每次观察中出现的概率相等,且都为独立重复试验,不同点是二项分布所考虑的试验是一个只有两个结果的有限次试验,而几何分布中是一个在依次试验中只有两个结果的无限次试验,因而在二项分布中变量的取值是从0到n,而在几何分布中变量取值是从1开始的非零自然数,当然我们还可以通过“恰好”、“第一次”、“首次”这些字眼上加以区分二项分布和几何分布.三、求解相应的概率不容忽略细节.分布列的求解,其关键在于对响应取值时概率的计算,而往往可能因为忽略其细节,致使概率求解出错.如（05全国）甲、乙两队进行一场排球比赛,根据以往经验,单局比赛甲队胜乙队的概率0.6.本场比采取五局三胜制,即先胜三局的队获胜,比赛结束,设各局比赛相互之间没有影响,今令ξ为本场比赛的局数,求ξ的分布列和数学期望（精确到0.0001）显然对于ξ的取值应为3、4、5三个,而在当ξ取4时相应概率计算可能会忽略甲取胜或乙取胜 无论甲胜还是乙胜、4场比赛中第4场一定要胜,可能甲,也可能乙胜因而概率的计算过程中前三场中甲恰好胜两场或乙恰好胜两场 .总之对离散型随机变量分布列问题的求解,方法可能多种多样,但我们必须认真阅读,抓住要害,准确把握随机变量的含义,分清所属类型、解答中不忽略细节,才可能在分布列求解问题中获胜,为高考取胜增加比重.Chen2023-06-06 07:59:031
离散型随机变量与二项分布有什么区别
离散型随机变量的pxi是大于等于零，i＝1，2，3...，而二项分布的p都是相同的无尘剑
2023-06-06 07:59:013
离散型随机变量的分布列 两点分布 超几何分布二项分布的关系
两点分布（伯努利分布）、二项分布、超几何分布都是下面这种模型： 从一堆球中选出一个或多个好球.具体说： 一堆球,共有N个,其中有K个好球. 伯努利分布是：选出1个好球的概率,也就是：K/N 二项分布是：选n次,每次选完后将球放回,选到k个好球的概率：C(n,k) (K/N)^k (1-K/N)^(n-k) （其中,C(n,k)代表从n个里选k个的组合数） 超几何分布是：选n次,每次选完后球不放回,选到k个好球的概率：C(K,k) C(N-K,n-k) / C(N,n)
北营2023-06-06 07:59:001
设随机变量X与Y相互独立,X服从二项分布,n=2,p=0.5,Y服从参数为1的泊松分布,则
u投在线2023-06-06 07:58:441
设随机变量X与Y相互独立，且分别服从二项分布B（n,p）
X，Y是相互独立的随机变量，都服从参数为n，p的二项分布求证：Z＝X＋Y服从参数为2n，p的二项分布。由于X，Y都服从参数为n，p的二项分布，P（X＝i）＝C（n，i）p＾i（1－p）＾（n－i），P（Y＝i）＝C（n，i）p＾i（1－p）＾（n－i）。设Z＝X＋Y，由于X，Y是相互独立，因此P（Z＝k）＝P（X＋Y＝k）＝∑（i＝0，k）P（X＝i，Y＝k－i）＝∑（i＝0，k）P（X＝i）P（Y＝k－i）＝∑（i＝0，k）C（n，i）p＾i（1－p）＾（n－i）C（n，k－i）p＾（k－i）（1－p）＾（n－k＋i）＝∑（i＝0，k）C（n，i）C（n，k－i））p＾k（1－p）＾（2n－k）＝C（2n，k）p＾k（1－p）＾（2n－k）故Z＝X＋Y服从参数为2n，p的二项分布。扩展资料二项分布的应用条件：1、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。2、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。3、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。
可桃可挑2023-06-06 07:58:391
正态分布、泊松分布、二项分布、负二项分布、指数分布、幂律分布的生物信息学应用，举例说明
泊松分布和二项分布是讨论某单一变量分布的特点，泊松分布是二项分布n很大而P很小时的特殊形式。双变量分布是单变量分布向多维的推广，其讨论的是两个变量的分布情况。 二项分布是指统计变量中只有性质不同的两项群体的概率分布。Chen2023-06-06 07:58:261
概率论：1.设随机变量X服从二项分布，即P{X=k}=CnkPk(1-P)n-k，（k=1,2,,,,n),则期母函数为：
看不懂，根本。。
韦斯特兰2023-06-06 07:54:593
高中数学随机变量及其分布，我认为不能用二项分布来做，理由写出，请老师解释一下，谢谢！
FinCloud2023-06-06 07:54:301
如果随机变量X服从参数为k的二项分布， Y服从均匀分布,那么联合分布函数为？
由于分布律中各个概率之和为1，因此K=1/8。联合分布函数以二维情形为例，若（X，Y）是二维随机向量，x、y是任意两个实数，则称二元函数。设(X,Y)是二维随机变量，对于任意实数x,y，二元函数：F(x,y) = P{(X<=x) 交 (Y<=y)} => P(X<=x, Y<=y)；随机变量X和Y的联合分布函数是设(X,Y)是二维随机变量，对于任意实数x,y，二元函数：F(x,y) = P{(X<=x) 交 (Y<=y)} => P(X<=x, Y<=y)称为二维随机变量(X,Y)的分布函数。连续变量类在概率论中，对两个随机变量X和Y，其联合分布是同时对于X和Y的概率分布。设E是一个随机试验，它的样本空间是S={e}。设X=X(e)和Y=Y(e)是定义在S上的随机变量，由它们构成的一个向量（X,Y），叫做二维随机向量或二维随机变量。连续变量类，对连续随机变量而言，联合分布概率密度函数为fX,Y(x, y)，其中fY|X(y|x)和fX|Y(x|y)分别代表X = x时Y的条件分布以及Y = y时X的条件分布；fX(x)和fY(y)分别代表X和Y的边缘分布。u投在线2023-05-26 08:18:361
超几何分布和二项分布分别是什么？
超几何分布是统计学上一种离散概率分布。它描述了从有限N个物件（其中包含M个指定种类的物件）中抽出n个物件，成功抽出该指定种类的物件的次数（不放回）。称为超几何分布，是因为其形式与“超几何函数”的级数展式的系数有关。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。扩展资料：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。
kikcik2023-05-24 07:48:451
不符合二项分布就是超几何分布吗
二项分布与超几何分布是两个非常重要的、应用广泛的概率模型，实际中的许多问题都可以利用这两个概率模型来解决。二、超几何分布与二项分布的区别从它们的定义不难看出超几何分布研究的是试验后的结果（不研究试验中先后取的顺序），并且是无放回的抽取；二项分布研究的是既有研究先后发生的顺序又有试验结果，并且是有放回的抽取。超几何分布是无放回的抽取，即每做一次试验，下一次再发生同一事件A的概率已经发生了变化，即每次发生的概率都不相等。实质上，超几何分布是古典概型的一种特例。二项分布是有放回的抽取，每做一次试验，发生同一事件A的概率都相同。这就是二者之间的区别。说明：当产品总数很大而抽出的产品较少时，每次抽出产品后，次品率近似不变，这样就可以近似看成每次抽样的结果是相互独立的，抽出产品中的次品件数近似服从二项分布。
CarieVinne 2023-05-24 07:48:433
二项分布与超几何分布的区别
应用超几何分布解决的问题第一，我们知道总体的个数N，并且总体中的元素分为两类，我们常用的是分为正品、次品或男生、女生等等，以分为正品、次品为例，题目中要告诉我们正品有M个，当然次品就有N-M个；有些问题在表述时分为好几类，但要根据问题的要求把它们重新分成不同的两类，并且我们要知道这类中每一类的个数；第二，我们要从这N个元素中取出n个，仍以正品、次品为例，取出的这n个元素中正品有k个，当然次品就有n-k个。进行n次独立重复试验，每次试验中成功的概率为p，二项分布研究的是这n次试验中成功k次的概率。当我们应用抽样调查的结论对总体进行估计时可能会用到二项分布。应用二项分布解决的问题与应用超几何分布解决的问题的一个区别，是二项分布的问题不知道总体的数量，而应用超几何分布解决的问题，总体的数量是已知的，并且我们所分成的两类元素及其数量是固定不变的。知识拓展：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，二项分布服从0-1分布。超几何分布是统计学上一种离散概率分布。它描述了由有限个物件中抽出n个物件，成功抽出指定种类的物件的次数。称为超几何分布，是因为其形式与“超几何函数”的级数展式的系数有关。CarieVinne 2023-05-24 07:48:431
二项分布和超几何分布
二项分布和超几何分布都是高中内容。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。这种单次成功/失败试验被称为伯努利试验，而当n=1时，二项分布就是伯努利分布。二项分布是显著性差异的二项试验的基础，可以帮助我们了解和监控生产实践过程中由于某些因素而导致的波动。超几何分布是统计学上一种离散概率分布。它描述了从有限N个物件（其中包含M个指定种类的物件）中抽出n个物件，成功抽出该指定种类的物件的次数（不放回）。称为超几何分布，是因为其形式与“超几何函数”的级数展式的系数有关。超几何分布中的参数是N,n,M，上述超几何分布记作X~H(N,n,M)。统计学定义：在概率论和统计学中，二项分布是n个独立的是/非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。在医学领域中，有一些随机事件是只具有两种互斥结果的离散型随机事件，称为二项分类变量（dichotomous variable），如对病人治疗结果的有效与无效，某种化验结果的阳性与阴性，接触某传染源的感染与未感染等。二项分布（binomial distribution）就是对这类只具有两种互斥结果的离散型随机事件的规律性进行描述的一种概率分布。
水元素sl2023-05-24 07:48:421
超几何分布和二项分布有什么区别
二项分布每次是等概率的，前一次不影响后一次的概率，超几何分布则不然。黑箱中有A个红球和B个绿球，从箱中先后取N个球(放回)，其中有X个红球，这个X服从二项分布。黑箱中有A个红球和B个绿球，从箱中先后取N个球(不放回)，其中有X个红球，这个X服从超几何分布。
bikbok2023-05-24 07:48:282
有关二项分布的。。
40抽3，红蓝黑可抽到一本，两本，三本，或零本，此处不在于是什么颜色的，可等价于40个球中有3个红球，任意抽三个抽到红球的个数为X，求X的数学期望。这样就是一个典型的二项分布的题了。
NerveM
2023-05-24 07:48:281
高二数学二项分布。这是什么意思？
依次是4人的申请分布在同一片区、在两个片区和在三个片区的概率。你是搞不清后边那些表达式的意思吗？
余辉2023-05-24 07:48:281
请教关于二项分布计算,
xuexi
小白2023-05-24 07:48:282
二项分布与超几何分布的区别?
超几何分布的模型建立是这样的：若有N件产品，其中M件是废品，无返回地任意抽取n件，则其中恰有的废品件数X是服从超几何分布的。若将但超几何分布的概率模型改成：若有N件产品，其中M件是废品，有返回的任意抽取n件，则其中恰有的废品件数X是服从二项分布的。两者区别在于是否将抽到的产品返回二项分布：P(ξ=K)= C(n,k) * p^k * (1-p)^(n-k) 记作ξ~B(n,p)超几何分布：记作X~H(n，M，N）人类地板流精华2023-05-24 07:48:281
二项分布和两点分布有什么关系呢？
两点分布的分布列就是X01Pp1-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X012………nPC(0)(n)·(1-p)^nC(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gitcloud2023-05-24 07:48:272
高中数学基础10：二项分布与二项式定理
1）每次试验是在同样条件下进行 2）每次试验都是只有两种结果：发生与不发生 3）各次试验中的事件是相互独立的 4）每次试验，某事件发生的概率是相同的 伯努利试验（Bernoulli experiment）是在同样的条件下重复地、相互独立地进行的一种随机试验，其特点是该随机试验只有两种可能结果：发生或者不发生。我们假设该项试验独立重复地进行了n次，那么就称这一系列重复独立的随机试验为n重伯努利试验，或称为伯努利概型。单个伯努利试验是没有多大意义的，然而，当我们反复进行伯努利试验，去观察这些试验有多少是成功的，多少是失败的，事情就变得有意义了，这些累计记录包含了很多潜在的非常有用的信息。 几何分布 （Geometric distribution）是离散型概率分布。其中一种定义为：在n次 伯努利试验 中，试验k次才得到第一次成功的机率。详细的说，是： 前k-1次皆失败，第k次成功的概率 记作X ~ G (p) 概率为p的事件A，以X记A首次发生所进行的试验次数，则X的分布列： 举例：每次投篮命中率0.7，问投篮20第1次命中（第一次命中一次就停止投篮）的概率 P(X = k) = p(1 − p)[图片上传失败...(image-a5250d-1520948688562)] 则k=1,2,3,……19,,20 k=1（表示第一次就命中的概率）P(X = 1)=0.7[图片上传失败...(image-760a66-1520948688562)] =0.7 k=2（表示第一次失败，第二次成功的概率） …… k=20（表示前次19次均失败，第20次成功的概率） 是统计学上一种离散概率分布。它描述了由有限个物件中抽出n个物件， 成功抽出指定种类的物件的次数（不归还 ）。 在产品质量的不放回抽检中，若N件产品中有M件次品，抽检n件时所得次品数X=k，则 参考资料 https://www.zhihu.com/question/38191693可桃可挑2023-05-23 12:57:541
二项分布与超几何分布的区别
.....陶小凡2023-05-23 12:57:5312
二项分布和超几何分布的区别是什么？
一、抽取情况不同1、二项分布：二项分布是“有放回”抽取（独立重复）。2、超几何分布：超几何分布是“不放回”抽取。二、计算问题不同1、二项分布：二项分布中的概率计算实质上是相互独立事件的概率问题。2、超几何分布：超几何分布的概率计算实质上是古典概率问题。三、要求不同1、二项分布：二项分布不需要知道总体的容量。2、超几何分布：超几何分布需要知道总体的容量。参考资料来源：百度百科-超几何分布百度百科-二项分布真颛2023-05-23 12:57:531
二项分布 几何分布 超几何分布 应该怎么区分
二项分布：实验n次，成功m次的概率；几何分布：实验n次，前n-1次失败，第n次成功的概率；超几何分布：（1）超几何分布的模型是不放回抽样（2）超几何分布中的参数是M,N,n上述超几何分布记作X~H(N,n,M）总数N个，抽取n次，抽到M个某类型（比如次品）的概率。mlhxueli
2023-05-23 12:57:531
超几何分布、二项分布的均值如何证明?
超几何分布是统计学上一种离散概率分布。它描述了由有限个物件中抽出n个物件，成功抽出指定种类的物件的次数（不归还）。 在产品质量的不放回抽检中，若N件产品中有M件次品，抽检n件时所得次品数X=k，则P(X=k)=C（M，k）·C(N-M,n-k)/C(N,n）， C（a b）为古典概型的组合形式，a为下限，b为上限，此时我们称随机变量X服从超几何分布（hypergeometric distribution） （1）超几何分布的模型是不放回抽样 （2）超几何分布中的参数是M,N,n上述超几何分布记作X~H(N,n,M）。 期望 对X~H(N，M，n），E(x)=nM/N 证明：引理一：∑{C(x,a)*C(d-x,b),x=0..min{a,d}}=C(d,a+b），考察（1+x)^a*（1+x)^b中x^d的系数即得。（另：还可以由超几何分布1=∑P(X=K),k=0,1,2....n得） 引理二：k*C(k,n)=n*C(k-1,n-1），易得。 正式证明： EX=∑{k*C(k,M)*C(n-k,N-M)/C(n,N),k=0..min{M,n}} =1/C(n,N)*∑{M*C(k-1,M-1）*C(n-k,N-M),k=1..min{M,n}} //（提取公因式，同时用引理二变形，注意k的取值改变） =M/C(n,N)*∑{C(k-1,M-1）*C(n-k,N-M),k=1..min{M,n}} （提取，整理出引理一的前提） =M*C(n-1,N-1）/C(n,N) （利用引理一） =Mn/N （化简即得） 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，二项分布就是伯努利分布。 证明: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. 设随机变量X（k）(k=1,2,3...n)服从（0-1）分布，则X=X(1)+X(2)+X(3)....X(n). 因X(k)相互独立,所以期望：E(X)=E[X(1)+X(2)+X(3)....X(n)]=np. 方差：D(X)=D[X(1)+X(2)+X(3)....X(n)]=np(1-p). 证毕.Chen2023-05-23 12:57:533
二项分布与几何分布的区别是什么？
思路好像不是很清楚。二项分布表示n重贝努利实验（比如扔骰子）中事件A出现k次的概率，概率函数为B(n,p)=P(X=k)=(n,k)pk(1-p)n-k，k=0,1,2,…；几何分布表示随机实验（比如打靶）中事件A第k次出现（前k-1次不出现）的概率，概率函数为G(p)=p(1-p)k-1,k=1,2,…，它的一个重要性质是无记忆性。说联系很牵强，就是均属于常见的离散型分布，那区别就是这两个分布基本上就没有联系。Chen2023-05-23 12:57:522
二项分布与几何分布的区别是什么？
思路好像不是很清楚。二项分布表示n重贝努利实验（比如扔骰子）中事件A出现k次的概率，概率函数为B(n,p)=P(X=k)=(n,k)pk(1-p)n-k，k=0,1,2,…；几何分布表示随机实验（比如打靶）中事件A第k次出现（前k-1次不出现）的概率，概率函数为G(p)=p(1-p)k-1,k=1,2,…，它的一个重要性质是无记忆性。说联系很牵强，就是均属于常见的离散型分布，那区别就是这两个分布基本上就没有联系。陶小凡2023-05-23 12:57:521
如何判断是超几何分布还是二项分布？
是思朴互联啊
wpBeta2023-05-23 12:57:5210
二项分布 几何分布 超几何分布 应该怎么区分
二项分布：实验n次，成功m次的概率；几何分布：实验n次，前n-1次失败，第n次成功的概率；超几何分布：（1）超几何分布的模型是不放回抽样（2）超几何分布中的参数是M,N,n上述超几何分布记作X~H(N,n,M）总数N个，抽取n次，抽到M个某类型（比如次品）的概率。bikbok2023-05-23 12:57:521
二项分布与几何分布的区别是什么？
思路好像不是很清楚。二项分布表示n重贝努利实验（比如扔骰子）中事件A出现k次的概率，概率函数为B(n,p)=P(X=k)=(n,k)pk(1-p)n-k，k=0,1,2,…；几何分布表示随机实验（比如打靶）中事件A第k次出现（前k-1次不出现）的概率，概率函数为G(p)=p(1-p)k-1,k=1,2,…，它的一个重要性质是无记忆性。说联系很牵强，就是均属于常见的离散型分布，那区别就是这两个分布基本上就没有联系。肖振2023-05-23 12:57:511
二项分布与超几何分布的区别
当抽取的方式从无放回变为有放回，超几何分布变为二项分布Ntou1232023-05-23 12:57:5010
几何分布、二项分布和泊松分布
1.几何分布适用条件： 1）进行一系列相互独立的试验。 2）每一次试验都既有成功的可能，也有失败的可能，且单次试验的成功概率相同。 3）为了取得第一次成功需要进行的试验次数。 满足以上3个条件，即为几何分布。 2.几何分布概率公式： 其中p为成功概率，q=1-p为失败概率。公式表达的意思是：为了在第r次试验时取得成功，首先要失败r-1次。 3.几何分布适用于不等式： P(X>r）指的是为了取得第一次成功需要试验r次以上的概率。即前r次试验必须以失败告终。 P(X<=r）指的是为了取得一次成功而需要试验r次或r次的以下概率。 如果一个变量X的概率符合几何分布，且单次试验的成功概率为p，则可以写作： 4.几何分布的期望： 5.几何分布的方差： 6.举例： 一位滑雪者不出意外顺利滑至坡底的概率是0.4,算出以下概率 1）第一次滑雪失败，第二次成功的概率 P(X=2)=p*q=0.4*(1-0.4)=0.24 2）第4次或不足4次就滑雪成功的概率 P(X<=4)=1-q的4次方=1-0.6的4次方=0.8704 3）需要滑雪4次以上才能成功的概率 P(X>4)=q的4次方=0.6的4次方=0.1296 4）期望获得成功而需要滑行的次数 E(X)=1/p=1/0.4=2.5 5）试滑次数的方差 Var(X)=q/p的平方=0.6/（0.4*0.4）=3.75 1.二项分布适用条件： 1）进行一系列独立试验。 2）每一次试验都存在成功和失败的可能，且每次成功的概率相同。 3）试验次数有限。 2.二项分布概率公式： 其中：组合公式 3.二项分布可以写成： 其中p是每一次试验成功的概率，n为试验次数。 4.二项分布的期望： 5.二项分布的方差： 6.二项分布与几何分布的区别： 两者的差别在于实际上要求的结果。如果试验次数固定，求成功一定次数的概率，则使用二项分布；如果你想要知道在取得第一次成功之前需要试验多少次，则需要使用几何分布。 7.举例： 某游戏中共有5个问题，每一题有4个选项，每题答对的概率是0.25。 1）答对2题的概率是多少 P(X=2)=5!/(3!*2!)*(0.25*0.25)*(0.75*0.75*0.75)=0.264 2）答对3题的概率是多少 P(X=3)=5!/(2!*3!)*(0.25*0.25*0.25)*(0.75*0.75)=0.0879 3）答对2题或3题的概率 P(X=2或X=3)=P(X=2)+P(X=3)=0.264+0.0879=0.3519 4）一题也答不对的概率是多少 P(X=0)=0.75*0.75*0.75*0.75*0.75=0.237 5）期望和方差是多少 E(X)=np=5*0.25=1.25 Var(X)=npq=5*0.25*0.75=0.9375 1.泊松分布适用条件： 1）单独事件在给定区间内随机、独立的发生，给定区间可以是时间也可以是空间。 2）已知该区间内的事件平均发生次数，且为有限数值。该事件平均发生次数通常用 表示。 2.泊松分布可以写成： X表示给定区间内的事件发生次数，如果X符合泊松分布，且每个给定区间内平均发生 次，可写成：4.泊松分布的期望： 5.泊松分布的方差： 6.泊松分布与其他概率分布的区别： 泊松分布不需要做一系列试验，但它描述了事件在特定区间内的发生次数。 7.泊松分布代替二项分布： 当n很大（>50），p很小（<0.1)，这时可以使用泊松分布代替二项分布，因为大的阶乘不方便计算，而泊松分布与二项分布近似相等。其中 =np。
Jm-R2023-05-23 12:57:491
指数分布是二项分布吗?
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。
黑桃花2023-05-23 12:57:351
怎样区别几何分布和二项分布
二项分布是一个事件，发生或不发生几何分布是多个事件有几个发生瑞瑞爱吃桃2023-05-23 12:57:325
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。
北境漫步2023-05-23 12:57:321
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 向下取整陶小凡2023-05-23 12:57:322
什么是二项分布
二项分布有可加性，详情如图所示再也不做站长了2023-05-23 12:57:321
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再也不做站长了2023-05-23 12:57:321
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
LuckySXyd2023-05-23 12:57:321
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
九万里风9
2023-05-23 12:57:321
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！左迁2023-05-23 12:57:321
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。。。LuckySXyd2023-05-23 12:57:321
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——二项分布再也不做站长了2023-05-23 12:57:321
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。墨然殇2023-05-23 12:57:322
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-伯努利分布人类地板流精华2023-05-23 12:57:321
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。
苏萦2023-05-23 12:57:321
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)LuckySXyd2023-05-23 12:57:321
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•
拌三丝2023-05-23 12:57:321
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。余辉2023-05-23 12:57:321
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mlhxueli
2023-05-23 12:57:321
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)
ardim2023-05-23 12:57:321
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。NerveM
2023-05-23 12:57:321
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。FinCloud2023-05-23 12:57:321
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。Chen2023-05-23 12:57:321
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。墨然殇2023-05-23 12:57:321
二项分布的定义
在概率论和统计学中，二项分布是n个独立的是非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。这样的单次成功或失败的试验又称为伯努利试验。实际上，当n等于1时，二项分布就是伯努利分布，二项分布是显著性差异的二项试验的基础。 在医学领域中，有一些随机事件是只具有两种互斥结果的离散型随机事件，称为二项分类变量，如对病人治疗结果的有效与无效，某种化验结果的阳性与阴性，接触某传染源的感染与未感染等。二项分布就是对这类只具有两种互斥结果的离散型随机事件的规律性进行描述的一种概率分布。韦斯特兰2023-05-23 12:57:311
二项分布计算公式是什么？
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。gitcloud2023-05-23 12:57:311