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。
虽然,二项分布、泊松分布和正态分布在用途、概率模型、取值范围、特点和应用示例等方面存在着明显的区别。但是,当试验次数n趋近于无穷大时,二项分布可以近似为正态分布,这是二者之间的联系之一。此外,泊松分布也可以看作是二项分布的一种特殊情况,即当试验次数n趋近于无穷大,成功概率p趋近于0,而λ=np保持一定值...
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。
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) = ...
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?
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,...
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?
在概率论中，二项分布、泊松分布和正态分布是三个基础的离散 和连续概率分布。它们分别适用于不同的情形，但却存在着相互关联。2. 二项分布 二项分布是一种抽样概型中应用最广泛的概率分布，主要用于描 述有限次试验中成功的概率。例如，抛硬币的结果就可以采用二项分 布描述。由于抽样次数有限，而且每次试验的...
简单来说,二项分布关注的是“发生”的频率,正态分布关注的是“平均”水平,而泊松分布关注的是“稀有”事件。二项分布就像是在说:“我这次能中奖,完全是因为运气好!”正态分布就像是在说:“我的成绩,就像坐过山车一样,有时候高,有时候低。”而泊松分布就像是在说:“我这次能中奖,纯属偶然,下次可不一定哦。