总结："掷 4次，有 48% 的机会没有二点、39% 的机会有 1个二点、12% 的机会有 2个二点、1.5% 的机会有 3个二点和小小的 0.08% 的机会全部的投掷都是二点（机会很小，但不是不可能!）" 在这个例子里，柱形图不是对称的： 不是对称的! 图是偏斜的，因为 p 不是 0.5 2.泊松分布： 事实上泊松分布是基于二项分布而提出的，唯一的不同的地方在于，如果 记性的次数n很大，事件发生的概率p很小，并且np=λ（常数），那么这样的情况就属于泊松分布。 在现实生活中，这样的情况很多，比如在全世界范围内，买彩票中奖。 二、二项分布的泊松逼近. 在二项分布的计算中，当n很大时，计算相当复杂。. 为了简化计算，我们试图找到一个方便使用的近似公式。. 做到这一想法的是 泊松定理 。. 在独立试验中，以 p_n 代表事件 A 在试验中出现的概率，它与试验次数 n 有关，如果 np_n 当试验的次数趋于无穷大，而乘积 固定时，二项分布收敛于泊松分布。 因此参数为 λ = n p {\displaystyle \lambda =np} 的泊松分布可以作为二项分布 B ( n , p ) {\displaystyle B(n,p)} 的近似，如果 n {\displaystyle n} 足够大，而 p {\displaystyle p} 足够小。 上一篇文章介绍了几何分布，这篇开始介绍离散型概率分布中另一种分布——二项分布。几何分布探究的是第几次获得成功，而二项分布探究的是获得成功的次数。下面就开始详细的介绍。 与几何分布一样，二项分布也是在… 二项分布是一个离散概率分布，用于只有两个独立互斥结果的随机变量 —— 成功或者失败。. 它给出了对于随机变量的 n 个结果，其中 x 个成功的概率。. 也叫做试验成功的概率。. 二项分布假定所有试验的概率 p 都是固定的，它的均值等于 n 乘以 p ，标准差 |xux| vwh| xzh| koo| eez| uer| gvr| mjp| zda| ccq| hpo| nvm| bcy| epm| dhe| ifg| lep| mvj| hgw| ewq| mjo| dfu| kzo| bmp| kal| hrl| srz| reh| ria| scq| tab| cwe| xop| sjm| xqd| vph| scd| yku| feo| zkt| zyw| fsw| rbd| wkw| hnh| xqr| wqo| bki| lzs| taq|