概率论与数理统计公式二项分布方差公式

概率论与数理统计公式  时间:2022-02-25  阅读:()

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当然要考数学了,概率论与数理统计,线性代数。 其实很容易的。 有个计算器,可以直接算。 如果是考微积分,那就很难了。 概率论与数理统计的积分学,只要会公式就行,不是纯粹的那种算。 最后祝你考试顺利。

二项分布方差公式

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。 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。实际上,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。 二项分布(Binomial Distribution),即重复n次的伯努利试验(Bernoulli Experiment),用ξ表示随机试验的结果。 二项分布公式 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)= C(n,k) * p^k * (1-p)^(n-k), 其中C(n, k) = n!/(k! * (n-k)!)注意!:第二个等号后面的括号里的是上标,表示的是方幂。 那么就说这个属于二项分布。 其中P称为成功概率。 记作ξ~B(n,p)期望:Eξ=np 方差:Dξ=npq 其中q=1-p 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. 以上证明摘自高等教育出版社《概率论与数理统计》第四版 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利实验。 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 二项分布 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。

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