二项分布 二项分布公式

用ξ表示随机试验的结果.如果事件发生的概率是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..记作ξ~B(n,p) 期望:Eξ=np 方差:Dξ=npq q=1-p

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.

一、二项分布的概念及应用条件1. 二项分布的概念: 如某实验中小白鼠染毒后死亡概率P为0.8,则生存概率为=1-P=0.2,故 对一只小白鼠进行实验的结果为:死(概率为.

一、性质不同1、两点来分布:在一次试验中,事件A出现的概率为P,事件A不出现的概率为q=l -p,若以X记一次试验中A出现的次数,则自X仅取0、I两个值.2、二项分布: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,并且百相互独立,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、特点不同1、两点分布:是试验次数为1的伯努利度试验.2、二项分布:是试验次数为n次的伯努利试验.

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-.

二项分布:进行一系列试验,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.二项分布: 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.

二项分布 定义:描述随机现象的一种常用概率分布形式,因与二项式展开式相同而得名.两点分布 伯努利分布(the Bernoulli distribution)是一个离散型机率分布,为纪念瑞士科学家詹姆斯·伯努利(Jacob Bernoulli 或James Bernoulli)而命名.当伯努利试验成功,令伯努利随机变量为1.若伯努利试验失败,令伯努利随机变量为0.其成功机率为p,失败机率为q =1-p,在N次试验后,其成功期望E(X)为p,方差D(X)为p(1-P) .伯努利分布又称两点分布.

就是变量取0和1两项嘛,取1的概率是P 取0的概率是1-P 这个就是二项分布了

二项分布的特点如下: 1、二项分布的均值为np,方差为npq. 2、以事件A出现的次数为横坐标,以概率为纵坐标,画出二项分布的图象,可以看出: (1)、二项分布是一种离散性分布 (2)、当p=q=0.5时,图象对称;当p不等于q时,图形是偏斜的.p>q时,呈负偏态;q 3、n->∞时,趋近于正态分布N(np,npq) 一般1/2np>=5且nq>=5时,二项分布就非常接近正态分布. 二项分布函数在教育中主要用来判断试验结果的机遇性与真实性的界限,例如,求测验猜测行为的判断标准:在选择题测验中,通过二项分布计算得出被试凭猜测答对N道以上的概率.

1、二项分布数学期望Eξ=∑{ξ =0,n}ξ*C{ξ ,n}*p^ξ *q^(n-ξ) =∑{ξ =0,n}ξ*n!/ξ!/(n-ξ)!*p^ξ *q^(n-ξ) =∑{ξ =1,n}n!/(ξ-1)!/(n-ξ)!*p^ξ *q^(n-ξ) =n*p*∑{ξ =1,n}C{ξ-1,n-1}*p^(ξ-1)*q^(.