x~b(n,p)意思是:x遵循二项分布,试验次数为n,单次概率p。重复n次独立的伯努利试验。
二项分布可以用于可靠性试验。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。
详细介绍:
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。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。
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)事件发生的次数为一随机事件,它服从二次分布。
X~B(n,p)是二项分布,即事件发生的概率为p,重复n次。
它的期望E=np,方差为np(1-p)。
在概率论和统计学中,二项分布是n个独立的成功/失败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。
扩展资料:
伯努利分布是二项分布在n= 1时的特殊情况。X~ B(1,p)与X~ Bern(p)的意思是相同的。相反,任何二项分布B(n,p)都是n次独立伯努利试验的和,每次试验成功的概率为p。
伯努利分布指的是对于随机变量X有, 参数为p(0<p<1),如果它分别以概率p和1-p取1和0为值。EX= p,DX=p(1-p)。伯努利试验成功的次数服从伯努利分布,参数p是试验成功的概率。伯努利分布是一个离散型机率分布,是N=1时二项分布的特殊情况。
参考资料来源:百度百科-伯努利分布。
1、X~B(n.p)中x遵循二项分布,试验次数为n,单次概率p;
2、二项分布是由伯努利提出的概念,指的是重复n次独立的伯努利试验;
3、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。
扩展资料:
图形特点
(1)当(n+1)p不为整数时,二项概率P{X=k}在k=[(n+1)p]时达到最大值;
(2)当(n+1)p为整数时,二项概率P{X=k}在k=(n+1)p和k=(n+1)p-1时达到最大值。
注:[x]为不超过x的最大整数。
应用条件
1.各观察单位只能具有相互对立的一种结果,如阳性或阴性,生存或死亡等,属于两分类资料。
2.已知发生某一结果(阳性)的概率为π,其对立结果的概率为1-π,实际工作中要求π是从大量观察中获得比较稳定的数值。
参考资料来源:百度百-二项分布。
意思是随机变量X服从伯努利分布。
随机变量表示随机试验各种结果的实值单值函数。随机事件不论与数量是否直接有关,都可以数量化,即都能用数量化的方式表达。
随机事件数量化的好处是可以用数学分析的方法来研究随机现象。例如某一时间内公共汽车站等车乘客人数、电话交换台在一定时间内收到的呼叫次数、灯泡的寿命等等。
简介:
在n次独立重复的伯努利试验中,设每次试验中事件A发生的概率为p。
用X表示n重伯努利试验中事件A发生的次数,则X的可能取值为0,1,…,n,且对每一个k(0≤k≤n),事件{X=k}即为“n次试验中事件A恰好发生k次”,随机变量X的离散概率分布即为二项分布(Binomial Distribution)。
以上内容参考:百度百科-二项分布。
二项分布
p:某事件的概率
n:重复试验的次数
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。
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