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二项分布离散型随机变量
二项分布
的期望和方差是什么?
答:
需要注意的是,期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值”也许与每一个结果都不相等。期望值是该变量输出值的平均数。期望值并不一定包含于变量的输出值集合里。方差是在概率论和统计方差衡量
随机变量
或一组数据时
离散
程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的...
二项分布
柏松分布和
离散型
分布 他们之间有什么区别
答:
这两种
随机变量
的分布,分别都有一些典型的模型,1.
离散型
的有:0-1分布: 记号为B(1,p) 概率函数:P(X=k)=(p^k)*((1-p)^(1-k)) (k=0,1)
二项分布
: 记号为B(n,p) 概率函数:P(X=k)=(上标n,下标k)p^k(1-p)^(n-k) k=0,1,...泊松分布: 记号为p(λ) 公式比较...
二项分布
与其他分布的关系
答:
摘 要:
二项分布
是一种常见的
离散型随机变量
的概率模型,在概率教学中占有重要地位。本文从二项分布的定义入手,重点分析和阐述了二项分布和“0-1”分布、超几何分布、泊松分布、正态分布的近似关系及基于这些关系所带来的计算上的便利。以期在教学中能使学生更全面深入的理解和认识二项分布。关键词:...
离散型随机变量
有哪些期望公式
答:
离散型随机变量
的方差公式:D(X)=E{[X-E(X)]^2}=E(X^2)-(EX)^2。常见的分布的方差和期望:1、均匀分布:期望是(a+b)/2,方差是(b-a)的平方/12。2、
二项分布
:期望是np,方差是npq。3、泊松分布:期望是p,方差是p。4、指数分布:期望是1/p,方差是1/(p的平方)。5...
离散型随机变量
的分布列与
二项分布
有何区别
答:
离散型随机变量分布
列其主要构成包含两方面的内容,一是随机变量的可能取值,二是取该值时对应的概率值.正确理解离散型随机变量的含义,为我们求解相应的概率奠定了基础.例如(06全国Ⅱ)某批产品成箱包装,每箱5件.一用户在购进该批产品前先取出3箱,再从每箱中任意抽取2件产品进行检验.设取出的第一、...
离散型随机变量
X,值为-1或者1,概率都是50%,这应该叫什么
分布
?
答:
这个也是0-1分布,也是试验次数为1的
二项分布
。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...
常用的
离散型随机变量
的概率
分布
有哪几种
答:
常用的
离散型随机变量
的概率分布主要有,0-1分布、
二项分布
B(n,p)、负二项分布NB(n.p)、泊松分布P(λ)、几何分布G(k,p)、超几何分布等。
如图运用
离散型随机变量
的期望中的“
二项分布
”知识,请问,那一步的结果...
答:
(1)k=0时,k·C(n,k)=0 所以求和从k=1开始。(2)k≥1时,k·C(n,k)=k·n!/[k!·(n-k)!]约分约去k后 k·C(n,k)=n!/[(k-1)!·(n-k)!]
如何利用
二项分布
原理k进行概率预测?
答:
1-0.5)^(10-3))=120*0.125*0.303=0.459 因此,在10次独立试验中,有3次成功的概率为0.459。需要注意的是,
二项分布
仅适用于
离散型随机变量
,且要求试验次数n和单次成功概率p均为已知固定值。此外,成功次数k也必须是一个非负整数。如果这些条件不满足,就不能使用二项分布进行概率预测。
为什么
二项分布
不是连续型
答:
二项分布
是离散型
分布 离散型随机变量
的分布函数也就是分段函数,分段函数就是对于自变量x的不同的取值范围有不同的解析式的函数,它是一个函数,而不是几个函数;分段函数的定义域是各段函数定义域的并集,值域也是各段函数值域的并集。
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