yousoluck 2019-10-12 17:40 原文
离散型分布
- 0-1分布
- 伯努力/二项分布(Binomial Distribution):https://baike.baidu.com/item/%E4%BA%8C%E9%A1%B9%E5%88%86%E5%B8%83
- 如果事件发生的概率是P,则不发生的概率q=1-p,N次独立重复试验中发生K次的概率是
P(ξ=K)= C(n,k) * p^k * (1-p)^(n-k),
-
其中C(n, k) =n!/(k!(n-k)!),C(n,k)表示组合数,即从n个事物中拿出k个的方法数
-
注意:第二个等号后面的括号里的是上标,表示的是方幂。
-
那么就说这个属于二项分布。其中P称为成功概率。记作ξ~B(n,p)
-
期望:Eξ=np;
-
方差:Dξ=npq - 其中q=1-p
-
证明: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).
因X(k)相互独立,所以期望:
方差:
-
如果
1.在每次试验中只有两种可能的结果,而且是互相对立的;
2.每次实验是独立的,与其它各次试验结果无关;
3.结果事件发生的概率在整个系列试验中保持不变,则这一系列试验称为伯努利实验。
在这试验中,事件发生的次数为一随机事件,它服从二次分布。二项分布可
二项分布
以用于可靠性试验。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。
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(n,k)×p^k×(1-p)^(n-k)。C(n,k)表示组合数,即从n个事物中拿出k个的方法数
连续型分布
- 均匀分布
- 正态分布/高斯分布(Gauss)
推荐阅读