二项随机变量的概率,随机变量与二项分布

离散型随机变量 2023-10-14 15:16 882 墨鱼

离散型随机变量

二项随机变量的概率,随机变量与二项分布

X服从B(3,0.4),故X可取值为0,1,2,3 当X=0时，Y=0 当X=1,Y=-1 当X=2,Y=0 当X=3,Y=3 所以，Y是个离散型随机变量，可取的值为-1,0,3 P（Y=-1）P(就是取得最大概率的k值。证明思路如下：设第k项是最可能的，列方程组：1.第k项概率>第k-1项的概率2，第k项概率>第k+1项。解之即可。则称E(X)=x1*p1+x2*p2++x

二项随机变量是指在n次独立重复试验中，成功的次数所构成的随机变量。其中，每次试验成功的概率为p,失败的概率为1-p。二项随机变量的计算公式为：P(X=k) = C(n,k) * p^k * (1-p你没有贴出图，但这个问题的做法比较特别，按下图利用二项公式可求出X为奇数的概率与X为偶数的概率。

二项随机变量的概率质量函数为：p ( i ) = ( n i ) p i ( 1 − p ) n − i i = 0 , 1 , ⋯ , n p(i) = (ni) ( n i ) p^i(1-p)^{n-i}\\ i = 0,1,\cdots,np(i即正面朝上的次数为5的概率为0.246。二项随机变量的计算公式在实际应用中非常广泛，例如在质量控制中，可以用二项分布来计算产品的合格率；在金融领域中，可以用二项分布来计算

˙﹏˙ 这个问题从常识来推断，估计是8次。另外，后续学习离散型随机变量的均值时，对于服从二项分布的数学期望有计算公式，而8次正是平均情况，因此最有可能。现在咱概率质量函数(PMF): 成功的概率：p(k)=p 失败的概率：p(k)=1-p 3、伯努利分布的python 实现首先导入要用到的包和模块定义随机变量X 计算分布概率绘制分布图形二项分布1、检验条

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