多项分布是关于一维离散型随机向量的分布,描述在N次独立重复试验中,每种结果Ai出现的次数Xi(i=1,2,...,n)的概率分布,且所有X
在R中,没有特定函数用于多项分布的计算,不过我们可以编写函数来完成相关计算。 3.1 计算概率分布 下面的multi函数就是用来计算多项分布的概率分布的,其中p,x均为向量,分别代表各试验结果的概率和发生次数,即p=c(p1, p2, ..., pk),x=c(x1, x2, ..., xk)。
多项分布是重要的离散分布,是二项分布的多维推广。 某随机实验如果有k个可能结局A1、A2、…、Ak,分别将它们的出现次数记为随机变量X1、X2、…、Xk,它们的概率分布分别是p1,p2,…,pk,那么在n次采样的总结果中,A1出现n1次、A2出现n2次、…、Ak出现nk次的这种事件的出现概率P满足一定的公式。 如果从原理方面...
那这个情况就可以用多项分布来描述。 咱们来说说多项分布的推导公式。多项分布的概率质量函数可以表示为: P(X1 = x1, X2 = x2,..., Xk= xk) = n! / (x1! x2!... xk!) * p1^x1 * p2^x2 *... * pk^xk 这里的n表示试验的总次数,也就是咱们班参加知识竞赛的总人数。xi表示第i个结果...
定义3.1 (多项式分布) X=(X1,…Xk)T 有一个k-1维(自由度)的多项式分布,其中包含参数 θ=(θ1,…θk)T 和参数 n ,并且 0≤θj≤1,∑iθi=1, n=1,2,…,x=(x1,…xk),xi=0,1,2,…n,∑i=1kxi=n ,则 X 的概率质量函数为: 例:二项分布为多项分布的一个特例,其分布列为: 性质3.1 ...
在概率论中,多项分布是二项分布的推广,是多元离散型随机现象重要的一种(另一种是多元超几何分布)。 设在推广的 n {\displaystyle n} 重伯努利试验中,一组互斥事件 A i , i = 1 , 2 , ⋯ , m {\displaystyle A_i, i = 1,2,\cdots,m} 满足 ∑ i = 1 m A i = Ω . \sum_
01多项分布 多项分布的定义 定义 多项分布是一种离散概率分布，描述了在n次独立重复试验中某一事件A发生的次数。公式 P(X=k)=C(n,k)*p^k*(1p)^(n-k)，其中C(n,k)表示组合数，p是事件A发生的概率。多项分布的性质 概率之和为1 P(X=0)+P(X=1)+...+P(X=n)=1。独立同分布 每次试验中...
我们将首先介绍多项分布的基本概念和定义,然后将推导其概率质量函数和期望值、方差等性质。最后,我们将讨论多项分布在实际应用中的一些例子和应用。 1.多项分布的定义 多项分布是一个重要的多变量概率分布,它描述了在一次试验中多个离散随机变量的可能结果。在多项分布中,每个随机变量都可以取多个不同的值,而每个...
百度试题 结果1 题目为什么说列表是多项分布?相关知识点: 试题来源: 解析 多项分布要具备三个条件: 1、每次试验结果都是独立的; 2、各种情况发生概论之和为1; 3、各种情况发生的此数值和为总的试验次数N反馈 收藏