写出0-1分布、二项分布、泊松分布、几何分布的分布律和均匀分布、指数分布、标准正态分布的概率密度函？ 概率分布的几种形式

\u6982\u7387\u8bba\u51e0\u5927\u5206\u5e03

\u770b\u5230\u673a\u5668\u5b66\u4e60\u4e2d\uff0c\u8981\u6c42\u8bad\u7ec3\u96c6\u548c\u6d4b\u8bd5\u96c6\u6765\u81ea\u540c\u4e00\u5206\u5e03\uff0c\u7136\u540e\u5b66\u4e60\u4e86\u4e00\u4e0b\u6982\u7387\u8bba\u4e2d\u5206\u5e03\u7684\u7c7b\u578b\uff0c\u8bf4\u660e\u5982\u4e0b\uff1a
\u6982\u7387\u8bba\u4e2d\u7684\u516d\u79cd\u5e38\u7528\u5206\u5e03\uff0c\u5373\uff080\uff0d1\uff09\u5206\u5e03\u3001\u4e8c\u9879\u5206\u5e03\u3001\u6cca\u677e\u5206\u5e03\u3001\u5747\u5300\u5206\u5e03\u3001\u6307\u6570\u5206\u5e03\u548c\u6b63\u6001\u5206\u5e03\u3002
.0\u20141\u5206\u5e03\u5c31\u662fn=1\u60c5\u51b5\u4e0b\u7684\u4e8c\u9879\u5206\u5e03\u3002\u5373\u53ea\u5148\u8fdb\u884c\u4e00\u6b21\u4e8b\u4ef6\u8bd5\u9a8c\uff0c\u8be5\u4e8b\u4ef6\u53d1\u751f\u7684\u6982\u7387\u4e3ap\uff0c\u4e0d\u53d1\u751f\u7684\u6982\u7387\u4e3a1-p\u3002\u8fd9\u662f\u4e00\u4e2a\u6700\u7b80\u5355\u7684\u5206\u5e03\uff0c\u4efb\u4f55\u4e00\u4e2a\u53ea\u6709\u4e24\u79cd\u7ed3\u679c\u7684\u968f\u673a\u73b0\u8c61\u90fd\u670d\u4ece0-1\u5206\u5e03\u3002\u5728n\u6b21\u72ec\u7acb\u91cd\u590d\u7684\u4f2f\u52aa\u5229\u8bd5\u9a8c\u4e2d\uff0c\u8bbe\u6bcf\u6b21\u8bd5\u9a8c\u4e2d\u4e8b\u4ef6A\u53d1\u751f\u7684\u6982\u7387\u4e3ap\u3002\u7528X\u8868\u793an\u91cd\u4f2f\u52aa\u5229\u8bd5\u9a8c\u4e2d\u4e8b\u4ef6A\u53d1\u751f\u7684\u6b21\u6570\uff0c\u5219X\u7684\u53ef\u80fd\u53d6\u503c\u4e3a0\uff0c1\uff0c\u2026\uff0cn,\u4e14\u5bf9\u6bcf\u4e00\u4e2ak\uff080\u2264k\u2264n\uff09,\u4e8b\u4ef6{X=k}\u5373\u4e3a\u201cn\u6b21\u8bd5\u9a8c\u4e2d\u4e8b\u4ef6A\u6070\u597d\u53d1\u751fk\u6b21\u201d\uff0c\u968f\u673a\u53d8\u91cfX\u7684\u79bb\u6563\u6982\u7387\u5206\u5e03\u5373\u4e3a\u4e8c\u9879\u5206\u5e03\uff08Binomial Distribution\uff09\u3002
\u5728\u6982\u7387\u7406\u8bba\u548c\u7edf\u8ba1\u5b66\u4e2d\uff0c\u6307\u6570\u5206\u5e03\uff08\u4e5f\u79f0\u4e3a\u8d1f\u6307\u6570\u5206\u5e03\uff09\u662f\u63cf\u8ff0\u6cca\u677e\u8fc7\u7a0b\u4e2d\u7684\u4e8b\u4ef6\u4e4b\u95f4\u7684\u65f6\u95f4\u7684\u6982\u7387\u5206\u5e03\uff0c\u5373\u4e8b\u4ef6\u4ee5\u6052\u5b9a\u5e73\u5747\u901f\u7387\u8fde\u7eed\u4e14\u72ec\u7acb\u5730\u53d1\u751f\u7684\u8fc7\u7a0b\u3002 \u8fd9\u662f\u4f3d\u9a6c\u5206\u5e03\u7684\u4e00\u4e2a\u7279\u6b8a\u60c5\u51b5\u3002 \u5b83\u662f\u51e0\u4f55\u5206\u5e03\u7684\u8fde\u7eed\u6a21\u62df\uff0c\u5b83\u5177\u6709\u65e0\u8bb0\u5fc6\u7684\u5173\u952e\u6027\u8d28\u3002 \u9664\u4e86\u7528\u4e8e\u5206\u6790\u6cca\u677e\u8fc7\u7a0b\u5916\uff0c\u8fd8\u53ef\u4ee5\u5728\u5176\u4ed6\u5404\u79cd\u73af\u5883\u4e2d\u627e\u5230\u3002
\u6307\u6570\u5206\u5e03\u4e0e\u5206\u5e03\u6307\u6570\u65cf\u7684\u5206\u7c7b\u4e0d\u540c\uff0c\u540e\u8005\u662f\u5305\u542b\u6307\u6570\u5206\u5e03\u4f5c\u4e3a\u5176\u6210\u5458\u4e4b\u4e00\u7684\u5927\u7c7b\u6982\u7387\u5206\u5e03\uff0c\u4e5f\u5305\u62ec\u6b63\u6001\u5206\u5e03\uff0c\u4e8c\u9879\u5206\u5e03\uff0c\u4f3d\u9a6c\u5206\u5e03\uff0c\u6cca\u677e\u5206\u5e03\u7b49\u7b49\u3002
\u6b63\u6001\u5206\u5e03\u662f\u81ea\u7136\u79d1\u5b66\u4e0e\u884c\u4e3a\u79d1\u5b66\u4e2d\u7684\u5b9a\u91cf\u73b0\u8c61\u7684\u4e00\u4e2a\u65b9\u4fbf\u6a21\u578b\u3002\u5404\u79cd\u5404\u6837\u7684\u5fc3\u7406\u5b66\u6d4b\u8bd5\u5206\u6570\u548c\u7269\u7406\u73b0\u8c61\u6bd4\u5982\u5149\u5b50\u8ba1\u6570\u90fd\u88ab\u53d1\u73b0\u8fd1\u4f3c\u5730\u670d\u4ece\u6b63\u6001\u5206\u5e03\u3002\u5c3d\u7ba1\u8fd9\u4e9b\u73b0\u8c61\u7684\u6839\u672c\u539f\u56e0\u7ecf\u5e38\u662f\u672a\u77e5\u7684\uff0c\u7406\u8bba\u4e0a\u53ef\u4ee5\u8bc1\u660e\u5982\u679c\u628a\u8bb8\u591a\u5c0f\u4f5c\u7528\u52a0\u8d77\u6765\u770b\u505a\u4e00\u4e2a\u53d8\u91cf\uff0c\u90a3\u4e48\u8fd9\u4e2a\u53d8\u91cf\u670d\u4ece\u6b63\u6001\u5206\u5e03\u3002\u6b63\u6001\u5206\u5e03\u51fa\u73b0\u5728\u8bb8\u591a\u533a\u57df\u7edf\u8ba1\uff1a\u4f8b\u5982\uff0c\u91c7\u6837\u5206\u5e03\u5747\u503c\u662f\u8fd1\u4f3c\u5730\u6b63\u6001\u7684\uff0c\u5373\u4f7f\u88ab\u91c7\u6837\u7684\u6837\u672c\u7684\u539f\u59cb\u7fa4\u4f53\u5206\u5e03\u5e76\u4e0d\u670d\u4ece\u6b63\u6001\u5206\u5e03\u3002\u53e6\u5916\uff0c\u6b63\u6001\u5206\u5e03\u4fe1\u606f\u71b5\u5728\u6240\u6709\u7684\u5df2\u77e5\u5747\u503c\u53ca\u65b9\u5dee\u7684\u5206\u5e03\u4e2d\u6700\u5927\uff0c\u8fd9\u4f7f\u5f97\u5b83\u4f5c\u4e3a\u4e00\u79cd\u5747\u503c\u4ee5\u53ca\u65b9\u5dee\u5df2\u77e5\u7684\u5206\u5e03\u7684\u81ea\u7136\u9009\u62e9\u3002\u6b63\u6001\u5206\u5e03\u662f\u5728\u7edf\u8ba1\u4ee5\u53ca\u8bb8\u591a\u7edf\u8ba1\u6d4b\u8bd5\u4e2d\u6700\u5e7f\u6cdb\u5e94\u7528\u7684\u4e00\u7c7b\u5206\u5e03\u3002\u5728\u6982\u7387\u8bba\uff0c\u6b63\u6001\u5206\u5e03\u662f\u51e0\u79cd\u8fde\u7eed\u4ee5\u53ca\u79bb\u6563\u5206\u5e03\u7684\u6781\u9650\u5206\u5e03\u3002
\u5e15\u677e\u5206\u5e03\u3001\u666e\u963f\u677e\u5206\u5e03\u3001\u5e03\u74e6\u677e\u5206\u5e03\u3001\u5e03\u963f\u677e\u5206\u5e03\u3001\u6ce2\u4ee5\u677e\u5206\u5e03\u3001\u535c\u6c0f\u5206\u914d\u3001\u6cca\u677e\u5c0f\u6570\u6cd5\u5219\uff08Poisson law of small numbers\uff09\uff0c\u662f\u4e00\u79cd\u7edf\u8ba1\u4e0e\u6982\u7387\u5b66\u91cc\u5e38\u89c1\u5230\u7684\u79bb\u6563\u6982\u7387\u5206\u5e03\uff0c\u7531\u6cd5\u56fd\u6570\u5b66\u5bb6\u897f\u83ab\u6069\u00b7\u5fb7\u5c3c\u00b7\u6cca\u677e\u57281838\u5e74\u65f6\u53d1\u8868\u3002
\u6cca\u677e\u5206\u5e03\u9002\u5408\u4e8e\u63cf\u8ff0\u5355\u4f4d\u65f6\u95f4\u5185\u968f\u673a\u4e8b\u4ef6\u53d1\u751f\u7684\u6b21\u6570\u7684\u6982\u7387\u5206\u5e03\u3002\u5982\u67d0\u4e00\u670d\u52a1\u8bbe\u65bd\u5728\u4e00\u5b9a\u65f6\u95f4\u5185\u53d7\u5230\u7684\u670d\u52a1\u8bf7\u6c42\u7684\u6b21\u6570\uff0c\u7535\u8bdd\u4ea4\u6362\u673a\u63a5\u5230\u547c\u53eb\u7684\u6b21\u6570\u3001\u6c7d\u8f66\u7ad9\u53f0\u7684\u5019\u5ba2\u4eba\u6570\u3001\u673a\u5668\u51fa\u73b0\u7684\u6545\u969c\u6570\u3001\u81ea\u7136\u707e\u5bb3\u53d1\u751f\u7684\u6b21\u6570\u3001DNA\u5e8f\u5217\u7684\u53d8\u5f02\u6570\u3001\u653e\u5c04\u6027\u539f\u5b50\u6838\u7684\u8870\u53d8\u6570\u3001\u6fc0\u5149\u7684\u5149\u5b50\u6570\u5206\u5e03\u7b49\u7b49\u3002
\u5728\u6982\u7387\u8bba\u548c\u7edf\u8ba1\u5b66\u4e2d\uff0c\u5747\u5300\u5206\u5e03\u4e5f\u53eb\u77e9\u5f62\u5206\u5e03\uff0c\u5b83\u662f\u5bf9\u79f0\u6982\u7387\u5206\u5e03\uff0c\u5728\u76f8\u540c\u957f\u5ea6\u95f4\u9694\u7684\u5206\u5e03\u6982\u7387\u662f\u7b49\u53ef\u80fd\u7684\u3002 \u5747\u5300\u5206\u5e03\u7531\u4e24\u4e2a\u53c2\u6570a\u548cb\u5b9a\u4e49\uff0c\u5b83\u4eec\u662f\u6570\u8f74\u4e0a\u7684\u6700\u5c0f\u503c\u548c\u6700\u5927\u503c\uff0c\u901a\u5e38\u7f29\u5199\u4e3aU\uff08a\uff0cb\uff09

\u6982\u7387\u5206\u5e03\u6709\u4e24\u79cd\u578b\u522b:\u79bb\u6563(discrete)\u6982\u7387\u5206\u5e03\u548c\u8fde\u7eed(continuous)\u6982\u7387\u5206\u5e03\u3002\u79bb\u6563\u6982\u7387\u5206\u5e03\u4e5f\u79f0\u4e3a\u6982\u7387\u8d28\u91cf\u51fd\u5f0f\u3002

\u6982\u7387\u5206\u5e03\uff0c\u662f\u6307\u7528\u4e8e\u8868\u8ff0\u968f\u673a\u53d8\u91cf\u53d6\u503c\u7684\u6982\u7387\u89c4\u5f8b\u3002\u4e8b\u4ef6\u7684\u6982\u7387\u8868\u793a\u4e86\u4e00\u6b21\u8bd5\u9a8c\u4e2d\u67d0\u4e00\u4e2a\u7ed3\u679c\u53d1\u751f\u7684\u53ef\u80fd\u6027\u5927\u5c0f\u3002\u82e5\u8981\u5168\u9762\u4e86\u89e3\u8bd5\u9a8c\uff0c\u5219\u5fc5\u987b\u77e5\u9053\u8bd5\u9a8c\u7684\u5168\u90e8\u53ef\u80fd\u7ed3\u679c\u53ca\u5404\u79cd\u53ef\u80fd\u7ed3\u679c\u53d1\u751f\u7684\u6982\u7387\uff0c\u5373\u968f\u673a\u8bd5\u9a8c\u7684\u6982\u7387\u5206\u5e03\u3002
\u5982\u679c\u8bd5\u9a8c\u7ed3\u679c\u7528\u53d8\u91cfX\u7684\u53d6\u503c\u6765\u8868\u793a\uff0c\u5219\u968f\u673a\u8bd5\u9a8c\u7684\u6982\u7387\u5206\u5e03\u5c31\u662f\u968f\u673a\u53d8\u91cf\u7684\u6982\u7387\u5206\u5e03\uff0c\u5373\u968f\u673a\u53d8\u91cf\u7684\u53ef\u80fd\u53d6\u503c\u53ca\u53d6\u5f97\u5bf9\u5e94\u503c\u7684\u6982\u7387\u3002\u6839\u636e\u968f\u673a\u53d8\u91cf\u6240\u5c5e\u7c7b\u578b\u7684\u4e0d\u540c\uff0c\u6982\u7387\u5206\u5e03\u53d6\u4e0d\u540c\u7684\u8868\u73b0\u5f62\u5f0f\u3002

\u516b\u5927\u6982\u7387\u5206\u5e03\u5f8b\uff1a0-1\u5206\u5e03\u3001\u4e8c\u9879\u5206\u5e03\u3001\u6cca\u677e\u5206\u5e03\u3001\u8d85\u51e0\u4f55\u5206\u5e03\u3001\u51e0\u4f55\u5206\u5e03\u3001\u5747\u5300\u5206\u5e03\u3001\u6307\u6570\u5206\u5e03\u3001\u6b63\u6001\u5206\u5e03\u3002

0-1分布：分布律：P(X=x)=x, x∈[0,1]概率密度函数：f(x)=1, x∈[0,1]二项分布：分布律：P(X=x)=C(n,x)p^x(1-p)^(n-x), x=0,1,2,...,n概率密度函数：f(x)=C(n,x)p^x(1-p)^(n-x), x=0,1,2,...,n泊松分布：分布律：P(X=x)=e^(-λ)λ^x/x!, x=0,1,2,...概率密度函数：f(x)=e^(-λ)λ^x/x!, x=0,1,2,...几何分布：分布律：P(X=x)=(1-p)^(x-1)p, x=1,2,3,...概率密度函数：f(x)=(1-p)^(x-1)p, x=1,2,3,...均匀分布：分布律：P(X=x)=(b-a)/(b-a), x∈[a,b]概率密度函数：f(x)=1/(b-a), x∈[a,b]指数分布：分布律：P(X=x)=λe^(-λx), x≥0概率密度函数：f(x)=λe^(-λx), x≥0标准正态分布：分布律：P(X=x)=1/√(2π)e^(-x^2/2), x∈(-∞,+∞)概率密度函数：f(x)=1/√(2π)e^(-x^2/2), x∈(-∞,+∞)

0-1分布的分布律表示每个可能的取值的概率都是相等的，概率密度函数为f(x)=1, x∈[0,1]；
二项分布的分布律表示每次独立试验的成功概率是固定的，概率密度函数为f(x)=(nCx)p^x(1-p)^(n-x), x∈{0,1,2,...,n}；
泊松分布的分布律表示每次独立试验的成功概率是固定的，概率密度函数为f(x)=(λ^x/x!)e^(-λ), x∈{0,1,2,...}；
几何分布的分布律表示每次独立试验的成功概率是固定的，概率密度函数为f(x)=(1-p)^(x-1)p, x∈{1,2,3,...}；均
匀分布的分布律表示每个可能的取值的概率都是相等的，概率密度函数为f(x)=1/b-a, x∈[a,b]；
指数分布的分布律表示每次独立试验的成功概率是固定的，概率密度函数为f(x)=λe^(-λx), x∈[0,∞]；
标准正态分布的分布律表示每个可能的取值的概率都是相等的，概率密度函数为f(x)=1/√(2π)e^(-x^2/2), x∈(-∞,∞)。

如图，所有的分布如图所示

0-1鍒嗗竷鎸囩殑鏄粈涔?
绛旓細鈶 瀹為獙鏄簰鐩哥嫭绔嬬殑锛屼笖鍙噸澶嶈繘琛宯娆°傛弧瓒充互涓婃弿杩扮殑瀹為獙锛屽彨浼姫鍒╁疄楠屻備集鍔埄瀹為獙瀵瑰簲鐨勭幇瀹炲満鏅槸鏈夋斁鍥炴娊鏍枫2銆佷簩椤瑰垎甯 闅忔満鍙橀噺X鎻忚堪鐨勬槸锛氬湪n娆′集鍔埄瀹為獙涓紝鍗曟瀹為獙鍙戠敓姒傜巼涓簆鐨勭粨鏋滃彂鐢熺殑娆℃暟锛屼簩椤瑰垎甯鐨勮褰曞舰寮忓強鏈熸湜涓庢柟宸紝X鍙互鍙0锛1锛2鈥︹銆3銆娉婃澗鍒嗗竷 娉婃澗鍒嗗竷鎻忚堪鐨勬槸...

甯歌鐨勭鏁ｅ瀷鍒嗗竷鏁寸悊
绛旓細2. 0-1鍒嗗竷 - 浜岄」鐨勮捣鐐 0-1鍒嗗竷锛鍗冲崟娆′集鍔埄璇曢獙鐨勬垚鍔熶笌澶辫触锛屽氨鍍忔槸灏勫嚮涓殑鍛戒腑涓庝笉鍛戒腑锛屾鐜囨槑纭棤璇3. 浜岄」鍒嗗竷 - 娆℃暟鐨勭簿纭娴 鍦ㄩ噸澶嶇殑鐙珛瀹為獙涓紝濡傚皠鍑荤粌涔犱腑鍛戒腑鐩爣鐨勬鏁锛屼簩椤瑰垎甯涓烘垜浠彁渚涗簡绮剧‘鐨勯娴嬫ā鍨嬶紝渚嬪锛屽崄娆″皠鍑讳腑鍑讳腑涓夋鐨勬鐜囪绠椼4. 娉婃澗鍒嗗竷 - 閫艰繎...

鏁板涓湁鍑犵鍒嗗竷鍒
绛旓細鏈夊崄涓绉嶏紝鍒嗗埆鏄紝0-1鍒嗗竷锛屼簩椤瑰垎甯冿紝瓒呭嚑浣鍒嗗竷锛屾硦鏉鍒嗗竷锛屽嚑浣曞垎甯冿紝鍧囧寑鍒嗗竷锛屾寚鏁板垎甯冿紝姝ｆ佸垎甯冿紝x骞虫柟鍒嗗竷,t锛堝鐢燂級鍒嗗竷锛孎鍒嗗竷銆

姒傜巼璁簒(1)鍚箟
绛旓細姒傜巼璁簒(1)鍚箟锛歺1鏄竴缁勬暟鎹殑绗竴涓暟銆0鈥斺1鍒嗗竷锛屼簩椤瑰垎甯冿紝娉婃澗鍒嗗竷X鐨勫彇鍊奸兘鏄粠0寮濮嬶紱鍒嗗竷鍑芥暟鏄彸杩炵画鐨勶紝鍦ㄦ眰鍒嗗竷鍑芥暟涔熷敖閲忓啓鎴愬彸杩炵画鐨勶紱鍒嗗竷鍑芥暟鐨勬ц川銆佹鐜囧瘑搴︾殑鎬ц川锛涜繛缁ч殢鏈哄彉閲忎换涓鎸囧畾鍊肩殑姒傜巼涓0;姒傜巼涓0涓嶄竴瀹氭槸涓嶅彲鑳戒簨浠讹紝姒傜巼涓1涓嶄竴瀹氭槸蹇呯劧浜嬩欢銆傚崟绾殑璁叉鐜囧瘑搴...

绂绘暎鍨嬪拰杩炵画鍨嬫鐜鍒嗗竷鎬荤粨
绛旓細鎺㈢储姒傜巼涓栫晫鐨勫濡欎笘鐣岋紝璁╂垜浠竴璧锋繁鍏ョ悊瑙ｇ鏁ｅ瀷涓庤繛缁瀷姒傜巼鍒嗗竷鐨勭簿楂撱傚湪姒傜巼璁虹殑娈垮爞涓紝姣忎竴绉嶅垎甯冮兘鏈夊叾鐙壒鐨勮鑹插拰搴旂敤鍦烘櫙锛屼粖澶╂垜浠皢鑱氱劍浜庣鏁ｅ瀷闅忔満鍙橀噺鐨勪簲浣嶉噸瑕佹垚鍛橈細0-1鍒嗗竷銆浜岄」鍒嗗竷銆娉婃澗鍒嗗竷銆佸嚑浣曞垎甯冧互鍙婅秴鍑犱綍鍒嗗竷銆0-1鍒嗗竷锛濡傚悓涓鏋氱‖甯佺殑姝ｅ弽闈紝瀹冪畝娲佸湴鍒荤敾浜嗗崟涓浜嬩欢鐨...

姒傜巼鍒嗗竷鐨勫嚑绉嶅舰寮
绛旓細濡傛灉璇曢獙缁撴灉鐢ㄥ彉閲廥鐨勫彇鍊兼潵琛ㄧず锛屽垯闅忔満璇曢獙鐨勬鐜囧垎甯冨氨鏄殢鏈哄彉閲忕殑姒傜巼鍒嗗竷锛鍗抽殢鏈哄彉閲忕殑鍙兘鍙栧煎強鍙栧緱瀵瑰簲鍊肩殑姒傜巼銆傛牴鎹殢鏈哄彉閲忔墍灞炵被鍨嬬殑涓嶅悓锛屾鐜囧垎甯冨彇涓嶅悓鐨勮〃鐜板舰寮忋傚叓澶ф鐜囧垎甯冨緥锛0-1鍒嗗竷銆浜岄」鍒嗗竷銆娉婃澗鍒嗗竷銆佽秴鍑犱綍鍒嗗竷銆佸嚑浣曞垎甯冦佸潎鍖鍒嗗竷銆佹寚鏁板垎甯冦佹鎬佸垎甯冦

姒傜巼璁轰腑x(1)鏄粈涔堟剰鎬
绛旓細x1鏄竴缁勬暟鎹殑绗竴涓暟銆0鈥斺1鍒嗗竷锛屼簩椤瑰垎甯冿紝娉婃澗鍒嗗竷X鐨勫彇鍊奸兘鏄粠0寮濮嬶紱鍒嗗竷鍑芥暟鏄彸杩炵画鐨勶紝鍦ㄦ眰鍒嗗竷鍑芥暟涔熷敖閲忓啓鎴愬彸杩炵画鐨勶紱鍒嗗竷鍑芥暟鐨勬ц川銆佹鐜囧瘑搴︾殑鎬ц川锛涜繛缁ч殢鏈哄彉閲忎换涓鎸囧畾鍊肩殑姒傜巼涓0;姒傜巼涓0涓嶄竴瀹氭槸涓嶅彲鑳戒簨浠讹紝姒傜巼涓1涓嶄竴瀹氭槸蹇呯劧浜嬩欢銆傛鐜囪鐭ヨ瘑 1銆 璁捐瘯楠孍鏄彜鍏告...

0-1鍒嗗竷鏄粈涔堟剰鎬?
绛旓細鍦╪娆＄嫭绔嬮噸澶嶇殑浼姫鍒╄瘯楠屼腑锛岃姣忔璇曢獙涓簨浠禔鍙戠敓鐨勬鐜囦负p銆傜敤X琛ㄧずn閲嶄集鍔埄璇曢獙涓簨浠禔鍙戠敓鐨勬鏁帮紝鍒橷鐨勫彲鑳藉彇鍊间负0锛1锛屸︼紝n锛屼笖瀵规瘡涓涓猭锛0鈮鈮锛夛紝浜嬩欢{X=k}鍗充负鈥渘娆¤瘯楠屼腑浜嬩欢A鎭板ソ鍙戠敓k娆♀濓紝闅忔満鍙橀噺X鐨勭鏁ｆ鐜囧垎甯冨嵆涓浜岄」鍒嗗竷銆娉婃澗鍒嗗竷鏄竴绉嶇粺璁′笌姒傜巼瀛﹂噷甯歌鍒扮殑...

浜岄」鍒嗗竷鍒娉婃澗鍒嗗竷鐨勮瘉鏄
绛旓細姣斿锛屼竴涓尰闄竴澶╁嚭鐢8涓┐鍎匡紝閭ｄ竴澶╁嚭鐢焝涓┐鍎跨殑姒傜巼鏄灏戯紵棣栧厛锛屼竴澶╃湅鍋86400绉掞紝鍗 锛屾瘡绉掗兘鏄竴涓槸鍚︽湁濠村効鍑虹敓鐨0-1浜嬩欢锛屽垯 锛屽嵆姣忕姒傜巼涓 锛屼粠鑰岋紝閫氳繃 鍙緱姣忓ぉ鍑虹敓k涓┐鍎跨殑姒傜巼锛涘叾娆★紝鍥犱负n瓒冲澶э紝鍙洿鎺ヤ娇鐢娉婃澗鍒嗗竷锛 锛岄氳繃 鍙緱姣忓ぉ鍑虹敓k涓┐鍎跨殑姒傜巼銆

姒傜巼鍒嗗竷涔嬫鎬併娉婃澗銆浜岄」鍒嗗竷
绛旓細鑻ョ鏁ｅ瀷闅忔満鍙橀噺X锛屽叾鍙栧间负0锛1锛2...锛岀浉搴旂殑姒傜巼涓猴細鍒欑О姝ゅ垎甯冩湇浠庡弬鏁颁负渭鐨刾ossion鍒嗗竷銆偽兼槸鍏跺敮涓鐨勫弬鏁帮紝涓 娉婃澗鍒嗗竷鐨勫潎鏁板拰鏂瑰樊鐩哥瓑 銆傛硦鏉惧垎甯冨父鐢ㄤ簬绋鏈変簨浠剁殑鍙戠敓娆℃暟鐨勬鐜囧垎鏋愩1.瀹氫箟 浼姫鍒╁疄楠岋細鍙湁涓ょ鍙兘缁撴灉鐨勫崟娆￠殢鏈哄疄楠岋紝鍏剁粨鏋滃彲鑳戒负鈥滄垚鍔熲濇垨鈥滃け璐モ濄浜岄」鍒嗗竷锛氬皢...

扩展阅读：0-1分布 ... 怎么判断是0-1分布 ... 简述0-1分布与二项分布 ... 二项分布表查询 ... 0-1分布记作 ... 二项分布生活中实例 ... 0-1分布例题 ... 二项分布与01分布区别 ... 二项分布与01分布的关系 ...