二项分布是一种具有广泛用途的离散型随机变量的概率分布。它是由贝努里始创的,所以又叫贝努里分布。二项分布是指统计变量中只有性质不同的两项群体的概率分布。
二项分布是n个独立的成功或者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。这种单次成功或者失败试验被称为伯努利试验,而当n=1时,二项分布就是伯努利分布。
(资料图片仅供参考)
因此,二项分布是说明结果只有两种情况的n次实验中发生某种结果为x次的概率分布。其概率密度为:P(x)=xPx(1-P)n-x,x=0,1,...n。
二项分布等等这些是对一些概率问题的命名。概率学是统计学的分支,而统计学又是数学的分支,这些名词是对特定的概率问题的统称。
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。
二项分布是n个独立的成功或者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。这种单次成功或者失败试验被称为伯努利试验,而当n=1时,二项分布就是伯努利分布。
二项分布是一种具有广泛用途的离散型随机变量的概率分布。它是由贝努里始创的,所以又叫贝努里分布。二项分布是指统计变量中只有性质不同的两项群体的概率分布。
二项分布(nomial distribution)就是对这类只具有两种互斥结果的离散型随机的规律性进行描述的一种概率分布。
二项分布主要用于符合二项分布分类资料的率的区间估计和假设检验。当P=0.5或n较大,nP及n(1-P)均大于等于5时,可用(p-u0.05sp,p+u0.05sp)对总体率进行95%的区间估计。
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。是显著性差异的二项试验的基础,可以帮助我们了解和监控生产实践过程中由于某些因素而导致的波动。
因此,二项分布是说明结果只有两种情况的n次实验中发生某种结果为x次的概率分布。其概率密度为:P(x)=xPx(1-P)n-x,x=0,1,...n。
二项分布是n个独立的成功或者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。这种单次成功或者失败试验被称为伯努利试验,而当n=1时,二项分布就是伯努利分布。
二项分布是一种具有广泛用途的离散型随机变量的概率分布。它是由贝努里始创的,所以又叫贝努里分布。二项分布是指统计变量中只有性质不同的两项群体的概率分布。
二项分布等等这些是对一些概率问题的命名。概率学是统计学的分支,而统计学又是数学的分支,这些名词是对特定的概率问题的统称。
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二项分布是什么?二项分布是一种具有广泛用途的离散型随机变量的概率分
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