二项分布例子
答：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....
答：wiki: https://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%BA%8C%E9%A0%85%E5%88%86%E4%BD%88 假设实验A的结果有且仅有有0,1两种情况(如抛硬币,只有正反两种情况,其实这个例子也不严格,但是最为直观和接近的),为0的概率为 p ,那么为1的概率为1- p ,二项分布即表示进行多次实验A时,0,1的分布...
答：n,k)的分布为：P(X = k)=C(n,k)*p^k*(1-p)^(n-k),其中C(n,k)为组合数,值为n!/(k!(n-k)!.两者都是离散型的分布,通俗来讲,服从二项分布B(n,k)的随机变量X可以分解为n个相互独立的服从0-1分布的随机变量Xi,即X=X1+X2+...+Xn.分布函数都有了,应该不用例子了吧.
答：就一句话，一个是有放回抽取（二项分布）,另一个是无放回抽取（超几何分布）.具一个例子,20个小球里面有5个黑的,15个白的.从中抽取3次,有X个黑球.如果每次抽出都放回去,第二次再抽,就每次抽到黑球概率都是1/4,这一次与其他次都互相独立,这明显是独立重复试验,对应的概率模型是二项分布.如果...
答：多项式分布（Multinomial Distribution）是二项式分布的推广。二项分布的典型例子是扔硬币，硬币正面朝上概率为p, 重复扔n次硬币，k次为正面的概率即为一个二项分布概率。（严格定义见伯努利实验定义）。把二项分布公式推广至多种状态，就得到了多项分布。例如在上面例子中1出现k1次，2出现k2次，3出现k3...
答：假设一批产品有100件，其中次品为10件。那么：（1）从中抽取一件产品，为正品的概率？ 像这种可能结果只有两种（抽的结果正品或次品）情况下就可以归纳为两点分布。（2）有放回的抽样，抽n次，出现正品数的分布。 这个就是二项分布了，首先，这n次试验可能出现的正品数为0~n；它相当于做了n...
答：把二项分布推广至多个（大于2）互斥事件的发生次数，就得到了多项分布。二项分布的典型例子是扔硬币，硬币正面朝上概率为p, 重复扔n次硬币，k次为正面的概率即为一个二项分布概率。（严格定义见二项分布中伯努利实验定义）把二项扩展为多项就得到了多项分布。比如扔骰子，不同于扔硬币，骰子有6个...
答：且N远远小于总的数量），分别以X1~X4记为N个产品中一等品，二等品，三等品和不合格的个数，则可以X=（X1,……X4）满足M（N；0.15，0.70，0.10，0.05）当只存在两种可能性A1、A2的时候，这是A1就是A2的对立事件，X1+X2=N，则X1唯一的决定X2，这就是第一篇笔记中的二项分布情况。
答：这里从流水线上抽2个，等于九牛一毛吧，对样本总量本身不会产生影响。而从20个里面抽1个，那剩下19个。19个和20个就不一样了。抽取一个之后会对其他的取样产生影响，相互之间就是不独立的。二项分布的另一个条件就是：非此即彼，只有两个选择。比较好记的一个例子就是扔硬币。不是正面就是...
答：先说一下期望吧 期望就是事件发生以前你对结果的一个预期 说明白一点就是均值 先用最简单的两点分布（伯努利分布）给你解释再说二项分布 两点分布的意思就是譬如说你扔硬币 结果有两个 分别是正面和反面 发生正面的概率为p 反面就为q＝1-p 如果是正面你就得1分 反面就0分 现在我们算一下你的...
网友评论：
蓬使17381118669：
如何判断二项分布,语言要通俗些,最好能举个抽次品是二项分布的例 子,设15000件产品中有1000件次品,从中抽取150件进行检查,则查得次品数的数学... -
34320寇耐
：[答案] 总体为15000,只抽取150,150相对于15000来说是相当小的,所以我们可认为次品与优品的概率都是不变的.所以可以看作是二项分布:次:1/15优:14/15既然知道了是二项分布,求期望就简单了:E=150 X 1/15 = 10如果需要的话,...
蓬使17381118669：
高二数学概率问题如何分辨二点分布、二项分布、超几何分布?各举一个例子,谢谢! -
34320寇耐
：[答案] 二点分布成功机率为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).二项分布如果事件发生的概率是P则不发生的概率q=1-pN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...
蓬使17381118669：
多项分布的介绍 -
34320寇耐
： 多项式分布(Multinomial Distribution)是二项式分布的推广.二项分布的典型例子是扔硬币,硬币正面朝上概率为p, 重复扔n次硬币,k次为正面的概率即为一个二项分布概率.(严格定义见伯努利实验定义).把二项分布公式推广至多种状态,就得到了多项分布.例如在上面例子中1出现k1次,2出现k2次,3出现k3次的概率分布情况.
蓬使17381118669：
怎么区分超几何分布与二项分布?请举例说明,谢谢老师啦! -
34320寇耐
： 二项分布每次事件的概率是独立的,跟前一次没有关系,一般总次数是已知的.几何分布的总次数一般是未知的.举例:1、二项分布,抛硬币,总共跑10次,正反面出现的次数服从二项分布2、几何分布,抛硬币,第一次出现正面时抛硬币的次数,服从几何分布
蓬使17381118669：
古典概型与二项分布到底有什么区别,另,投掷一枚硬币到底属于上述两种的哪一种?谢 -
34320寇耐
：[答案] 古典概型是指实验有有限多种可能的结果,并且每种结果发生的概率是相同的,它对多次实验的独立性没有要求.而二项分布,要求单次实验的结果只有相互对立的两种可能,但是这两种可能结果的概率不做要求,同时它要求多次实验之间是互相独立...
蓬使17381118669：
为什么叫二项分布,又为什么叫多项分布 -
34320寇耐
： 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. 多项式分布(Multinomial Distribution)是二项式分布的推广. 二项分布的典型例子是扔硬币,硬币正面朝上概率为p, 重复扔n次硬币,k次为正面的概率即为一个二项分布概率.(严格定义见伯努利实验定义).把二项分布公式推广至多种状态,就得到了多项分布.例如在上面例子中1出现k1次,2出现k2次,3出现k3次的概率分布情况.
蓬使17381118669：
生产灯泡废品率为0.03,求1000个中产生20至40个废品的概率两种方法列式,计算其中一种 -
34320寇耐
：[答案] 这个是二项分布的例子,n次试验恰好发生的次数服从二项分布,设1000个中产生废品的个数为X,计算这个有点复杂,可用泊松近似,中心极限定理解.设1000件产品中废品有X件,则X服从二项分布N(1000,0.03).X=1000*0.03=30件.EX=1000*0.03=...
蓬使17381118669：
什么是二项分布 -
34320寇耐
： 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P)或生(概率为1-P) 对二只小白鼠(甲乙)进行实验的结果为:甲...
蓬使17381118669：
两点分布 二项式分布 几何分布 超几何分布的区别能举例下就太好了 -
34320寇耐
：[答案] 1.两点分布:表示一次试验只有两种结果即随机变量X只有两个可能的取值 2.二项分布是一个离散型概率分布.它描述n个独立的伯努利试验的成功次数.此伯努利试验成功概率为p.一个分布X如果服从次数为n,成功概率为p的二项分布,记作:X˜B(n,p...
蓬使17381118669：
超几何分布与二项分布区别急......详细点 -
34320寇耐
： 解答:举个例子帮你解答吧:假设一批产品有100件,其中次品为10件. 那么: (1)有放回的抽样,抽n次,出现正品数的分布. 这个就是二项分布了,首先,这n次试验可能出现的正品数为0~n;它相当于做了n次试验,每次都是两点分布,也就是说你这抽取n次,每次是正品的概率都是0.9. (2)如果不放回抽取m(≤100)个,这m件产品次品数的分布如何? 此问就是超几何分布了,当然这个时候要讨论m与10谁大,以便确认分布的可能取值,这里不赘述了. 当总体足够大的时候,而抽取的样本有比较小(比如说十好几亿件产品只抽10个),此时两种分布就近似一样了
