服从二项分布的例子
答：在生活中，有许多不同的变量可以用二项分布来进行研究。下面是几个常见的例子：1、抛硬币：抛硬币是一个典型的二项分布问题。每次抛硬币有两个可能的结果，正面或反面。如果我们对多次抛硬币的结果感兴趣，例如抛10次硬币正面朝上的次数，这个问题就可以用二项分布来研究。2、调查结果：在调查研究中，...
答：当上述情况中n=1时，二项分布就退化为两点分布了。举个例子：早上走在街上，遇见熟人，被询问道：吃了没？此时你的回答是吃了或者没吃这两种情况。单单探究这一时刻你的回答所服从的分布律就是两点分布。但是把时间线拉长到一个星期，一个月，每天的这个时刻你都会被人问起吃了没，那么整个时间线...
答：一、适用于二项分布的条件，一共有三个。1、某个事件发生的次数（或者实验次数）有限且固定，用n表示。比如抛十次硬币。2、事件每次发生（或者实验）的结果有且只有两种（成功或失败），其中一种结果的概率为p，另一种则是1-p。比如硬币正面朝上的概率是p，翻面朝上则是1-p。3、事件每次发生（...
答：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。
答：考虑一个例子，如果我们投掷一枚公正的硬币 10 次，其中有 5 次正面朝上，每次试验成功的概率为 0.5。在这种情况下，这个二项分布的均值可以计算如下：E(X) = 10 × 0.5 = 5 因此，当我们投掷公正硬币 10 次的时候，我们预计正面朝上的次数为 5。这个结果大致符合我们的直觉，因为公正的硬币...
答：①知识点定义来源&讲解： 两点分布和二项分布是概率论中两个不同的概率分布。以下是对两个概率分布的简单解释：两点分布（也称为0-1分布）是指在一个随机试验中，只有两种可能的结果，成功和失败（或者说是事件发生或不发生），并且这两种结果的概率都是固定且互补的。这种分布最常见的例子是抛硬币，...
答：举个例子，如果你投掷一枚公正的硬币两次，每次试验的成功事件是得到正面，那么 n=2（两次试验），p=0.5（硬币正反面的概率相等）。根据二项分布的期望值公式：期望值(μ)=2×0.5=1。因此，在这种情况下，你可以期望在两次投掷中平均得到一次正面。期望值是一个关键的统计量，用于描述分布的中心...
答：二项分布的期望和方差公式推导如下：1、二项分布求期望：公式：如果r～ B(r,p），那么E(r)=np。示例：沿用上述猜小球在哪个箱子的例子，求猜对这四道题目的期望。E(r) = np = 4×0.25 = 1 （个），所以这四道题目预计猜对1道。2、二项分布求方差：公式：如果r～ B(r,p），那么Var...
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...
网友评论：
辛翔15157283526：
下列例子中随机变量服从二项分布的有 -
27178游滕
： 1.3中变量a服从二项分布.1中p=3分之1.a=3分之n.3中p=大写n分之m,a=大写n分之小写n乘m
辛翔15157283526：
怎么区分超几何分布与二项分布?请举例说明,谢谢老师啦! -
27178游滕
： 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
辛翔15157283526：
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 -
27178游滕
：[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=...
辛翔15157283526：
拉普拉斯定理的应用例子 -
27178游滕
： 例 某批产品的次品率为0.005,试求不多于70件的概率P. 解 设ξ表示在任意抽取的10000件产品中的次品数,则ξ服从二项分布B(10000,0.005).此时若直接计算概率 这是较困难的.我们利用近似公式来计算,则 已知n=10000,p=0.005,q=0.995,np=50, ,故
辛翔15157283526：
为什么叫二项分布,又为什么叫多项分布 -
27178游滕
： 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.
辛翔15157283526：
设随机变量x服从二项分布B(10,0.1),则E(5X^2+3)=RT 结果=10 -
27178游滕
：[答案] x服从二项分布B(10,0.1),根据公式EX=nP=10*0.1=1DX=nP(1-P)=10*0.1*0.9=0.9=E(X-EX)^2=E(X^2-2x+1)=0.9E(X^2)=0.9+2EX-1=0.9+2-1=1.9E(5X^2+3)=5E(X^2)+3=5*1.9+3=12.5这个答案绝对正确!
辛翔15157283526：
下列随机变量ξ服从二项分布的是()①随机变量ξ表示重复抛掷一枚骰子n次中出现点数是3的倍数的次数 -
27178游滕
： ①由于每抛掷一枚骰子出现点数是3的倍数的概率都是相等的,且相互独立,故随机变量ξ表示重复抛掷一枚骰子n次中出现点数是3的倍数的次数服从二项分布;②对于某射手从开始射击到击中目标所需的射击次数ξ,每次实验不是独立的,与其它各次试验结果有关,故不是二项分布;③有一批产品共有N件,其中M件为次品,由于采用有放回抽取方法,每一次抽取中出现次品的概率都是相等的,且相互独立,故ξ表示n次抽取中出现次品的件数服从二项分布;④由于采用不放回抽取方法,每一次抽取中出现次品的概率不相等的,故ξ表示n次抽取中出现次品的件数不服从二项分布;故选D.
辛翔15157283526：
怎么区分超几何分布和二项分布 -
27178游滕
： 你好!例如,从一袋装有若干黑白小球的取出n个小球,其中的白球个数,如果是不放回抽取,则服从超几何分布;如果是放回抽取,则服从二项分布.经济数学团队帮你解答,请及时采纳.谢谢!
辛翔15157283526：
什么是泊松过程,给出它在现实生活中的应用实例 -
27178游滕
： 先说结论:泊松分布是二项分布n很大而p很小时的一种极限形式二项分布是说,已知某件事情发生的概率是p,那么做n次试验,事情发生的次数就服从于二项分布.泊松分布是指某段连续的时间内某件事情发生的次数,而且“某件事情”发...
辛翔15157283526：
设随机变量X服从参数为(2,p)的二项分布,随机变量Y服从参数为(3,p)的二项分布,若P{X≥1}=59,则P{Y≥1}=___. -
27178游滕
：[答案]因为X服从参数为(2,p)的二项分布,且P{X≥1}= 5 9, 所以:P{X=0}=1-P{X≥1}= 4 9, 即: C02P0(1-P)2=(1-P)2= 4 9, 求解得:P= 1 3, 因为Y服从参数为(3,p)的二项分布, 所以:P{Y=0}=(1-P)3=( 2 3)3= 8 27, 故:P{Y≥1}=1-P{Y=0}= 19 27...
