0-1分布,又称两点分布或伯努利分布,描述的是单一随机试验结果的离散概率分布。在这种分布中,随机变量X只能取两个值:0或1,分别代表试验的失败和成功。而二项分布则描述的是独立重复的伯努利试验中成功次数的离散概率分布。在n次独立的伯努利试验中,随机变量X表示n次试验中成功...
0-1分布和二项分布的区别主要在于结果的可能性和概率的计算方式。 0-1分布: 0-1分布是数学中的一种简单分布,只有两种可能的结果:1或0。就像一枚硬币的正反面一样,回答要么是“喜欢”(1),要么是“不喜欢”(0),没有中间地带。 二项分布: 二项分布则是0-1分布的扩展,适用于多次独立重复的实验。想象一下,...
二项分布又名 n 重伯努利分布, P{X=k}=(nk)pk(1−p)n−k 记为b(k;n,p) 3. 0-1 分布与二项分布 n 个彼此独立的均服从 0-1 分布的随机变量,{X1,…,Xn}, ∏i=1Npx1(1−p)1−x1:刻画的是联合分布(joint distribution) (Nk)pk(1−p)N−k:刻画的则是 n 重伯努利相加;...
X ~ B(1, p) 二项分布的数学期望:p X ~ B(n, p) 二项分布的方差:p(1-p) 二项分布 1.定义: 将上述伯努利试验独立地做n次,称为n重伯努利试验, P{X=k}=(nk)pk(1−p)n−k,k=0,1,⋯,n 称具有上述分布律的随机变量为服从参数为n, p的二项分布, 记为: X~B(n, p) ...
从本质上来说,0-1 分布是单次实验的概率分布,而二项分布是做了 n 次独立重复的 0-1 分布实验的概率分布。 在0-1 分布中,我们只关注一次实验中事件发生或不发生的概率。例如,抛一次硬币,正面朝上的概率就是一个 0-1 分布的例子。 而二项分布则考虑了在 n 次独立重复的实验中,成功(或特定事件发生)的...
0-1分布是一种离散概率分布，用于描述一个随机试验只有两种可能结果的情况。在统计学和概率论中，它常用于描述事件的状态，如是否成功或是否发生。比如，抛硬币出现正面或反面的概率就是典型的0-1分布。2. 二项分布 二项分布是统计学中的一种基本离散概率分布，描述了在固定次数的独立实验中，事件成功...
0-1分布，又称两点分布或伯努利分布，其定义为随机变量X的分布律为 [公式]，其中参数为 [公式]，表示两个状态的问题。二项分布为将伯努利试验独立地进行n次的结果，即n重伯努利试验。其分布律为 [公式]，参数为n和p，记为X~B(n, p)。当n=1时，即为0-1分布。二项分布的数学期望为 np，...
0-1分布与二项分布定义若随机变量X只取两个可能值0, 1, 且qXPpXP}{,}{01的分布律为X的分布律为X分布。分布。服从X服从X则称则称其中其中ppqqpp1 -00111100,,,第3节 几种常见的重要分布及其数字特征1X01Pqp定义若随机变量X可能取值0, 1, 2, …,n, X的分布...
0-1分布是二项分布的特例，当试验次数n为1时，事件发生的概率为p，不发生为1-p。它适用于单一事件的随机现象，如一次试验的结果只有两种可能。二项分布则描述了n次独立重复的伯努利试验中，事件A恰好发生k次的概率分布。随机变量X的可能取值范围为0到n，其概率分布取决于每次试验的成功概率p和试验...