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离散型随机变量与二项分布
二项分布和
泊松分布是不是正态分布
答:
不是,
二项分布和
泊松分布是
离散型
分布,正态分布是连续分布。二项分布指的是重复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...
什么是
二项分布
?
答:
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。二项分布的平均数与标准差 如果二项分布满足pq,np≥5)时,二项分布接近正态分布。这时,也仅仅在这时,二项分布的x
变量
(即成功的次数)具有如下性质:即x变量具有μ = np,的正态分布。
随机变量
有几类
答:
随机变量有两类。1、离散型 离散型(discrete)随机变量即在一定区间内变量取值为有限个或可数个。例如某地区某年人口的出生数、死亡数,某药治疗某病病人的有效数、无效数等。
离散型随机变量
通常依据概率质量函数分类,主要分为:伯努利随机变量、
二项
随机变量、几何
随机变量和
泊松随机变量。2、连续型 连...
设
随机变量
X的
分布
律为P{X=k}=a/N,k=1,
2
,...,N.求常数a?
答:
p的所有值的和是要为1的。然后这样做p{x=1}+p{x=2}+...p{x=n}=1 但由条件p{x=1}+p{x=2}+...p{x=n}=a/n*n=a 所以a=1 对一个
离散型随机变量
X,其取值为k的概率为pk。
分布
律反映了一个离散型随机变量的概率分布的全貌。
二项分布
的密度函数
答:
具体回答如图:分布函数F(x)完全决定了事件[a≤X≤b]的概率,或者说分布函数F(x)完整地描述了随机变量X的统计特性。常见的
离散型随机变量分布
模型有“0-1分布”、
二项
式分布、泊松分布等;连续型随机变量分布模型有均匀分布、正态分布、瑞利分布等。
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
数学期望
和
方差公式,
答:
1、
二项分布
求期望:公式:如果r~ B(r,p),那么E(r)=np 示例:沿用上述猜小球在哪个箱子的例子,求猜对这四道题目的期望。E(r) = np = 4×0.25 = 1 (个),所以这四道题目预计猜对1道。2、二项分布求方差:公式:如果r~ B(r,p),那么Var(r)=npq 示例:沿用上述猜小球在...
如何区别
离散变量和
连续变量?
答:
离散变量和
连续变量的区别:1、定义不同 离散变量指变量值可以按一定顺序一一列举,通常以整数位取值的变量。在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量,其数值是连续不断的,相邻两个数值可作无限分割,即可取无限个数值。2、概率分布不同 离散变量的概率分布,常用的有
二项分布
、泊松(Poisson)分布。
二项分布
的概率密度函数是什么
答:
二项分布
没有概率密度函数,因为连续
型随机变量
的概率密度函数(在不至于混淆时可以简称为密度函数)是一个描述这个随机变量的输出值,在某个确定的取值点附近的可能性的函数。这里指的是一维连续随机变量。而在概率论和统计学中,二项分布是n个独立的是/非试验中成功的次数的
离散
概率分布。二项分布:在...
概率论与数理统计 第三章 二维
随机变量
及其
分布
答:
如计算Z=X+Y的分布。结论:特别地有以下结论:由该结论可知,相互独立的成功概率相同的
二项分布
之和仍服从二项分布,相互独立的泊松分布之和仍服从泊松分布。这称为:该分布具有可加性。这里要求随机变量相互独立。和一维连续
型随机变量
函数的分布计算方法类似,可采用分布函数法计算二维连续型随机变量函数...
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