二项分布的一个典型示例是投掷硬币,其中n为投掷次数,p为硬币正面朝上的概率,而成功事件是硬币正面朝上的次数;泊松分布的一个典型示例是在一段时间内接收到的电话呼叫次数,其中λ为单位时间内平均呼叫次数,而事件是接收到的呼叫次数;正态分布的一个典型示例是人群的身高分布,其中μ为平均身高,σ为身高的...
概率分布就是将上面两个东东(数据类型+分布)组合起来的一种表现手段: 概率分布就是在统计图中表示概率,横轴是数据的值,纵轴是横轴上对应数据值的概率。 很显然的,根据数据类型的不同,概率分布分为两种:离散概率分布,连续概率分布。 那么,问题就来了。为什么你要关心数据类型呢? 因为数据类型会影响求概率的方法。
概率分布就是将上面两个东东(数据类型+分布)组合起来的一种表现手段: 概率分布就是在统计图中表示概率,横轴是数据的值,纵轴是横轴上对应数据值的概率。 很显然的,根据数据类型的不同,概率分布分为两种:离散概率分布,连续概率分布。 那么,问题就来了。为什么你要关心数据类型呢? 因为数据类型会影响求概率的方法。
概率分布就是将上面两个东东(数据类型+分布)组合起来的一种表现手段: 概率分布就是在统计图中表示概率,横轴是数据的值,纵轴是横轴上对应数据值的概率。 很显然的,根据数据类型的不同,概率分布分为两种:离散概率分布,连续概率分布。 那么,问题就来了。为什么你要关心数据类型呢? 因为数据类型会影响求概率的方法。
1)3种离散概率分布 二项分布泊松分布几何何分布 2)1种连续概率分布 正态分布 在开始介绍之前,你先回顾下这两个知识: 期望:概率的平均值标准差:衡量数据的波动大小。 第1种:二项分布 我们从下面3个问题开聊: 1. 二项分布有啥用?2. 如何判断是不是二项分布?3. 二项分布如何计算概率?
正态分布的优点是能够描述连续型的事件,而且形状特别好看,像一个微笑的脸。但是它也有缺点,就是对于极端值比较敏感,也就是说,如果数据离均值太远,那么正态分布就会变得平平无奇。 我们来看看泊松分布。泊松分布是用来描述在一段时间内,某个事件发生的次数X服从泊松分布的概率分布。它的数学公式是: P(X=k) = ...
二项分布和泊松分布都是用来描述某个事件发生次数的,但二项分布是固定次数的实验,而泊松分布则关注在单位时间或空间内的发生次数。正态分布则是用来描述数据在平均值附近的分布情况,像是各种自然现象的“聚集效应”。从联系上看,当样本量大,二项分布可以近似为正态分布,而泊松分布在λ较大时也可近似为正态分布,...
正态分布:估计连续型随机变量正态分布资料的频数分布。 二项分布:在每次试验中只有两种可能的结果,而且是互相对立的;每次实验是独立的,与其它各次试验结果无关。 Poisson分布:是一种单参数的离散型分布,表示单位时间或空间内某时间平均发生的次数。 当n较大或π不接近0或1时,二项分布可看成近似正态分布。 Poiss...
相关知识点: 试题来源: 解析 二项分布的数学期望和方差: E(X)=np,D(X)=npq 正态分布的数学期望和方差: E(X)=μ,D(X)=σ2 标准正态分布的数学期望和方差: E(X)=0,D(X)=1 泊松分布的数学期望和方差: D(X)=E(X)=λ反馈 收藏
对比二项分布和正态分布的概率结果,二项分布概率质量函数的概率计算值等于0.3666,正态分布的概率近似结果等于0.3629,两者的概率计算结果基本相同。 正态分布与泊松分布关系 前面介绍过,正态分布能够用于二项分布的近似,很自然就会联想到正态分布是否还能用于泊松分布的近似?因为泊松分布是二项分布的特殊形态,这个答案是...