统计 - 二项分布
2018-12-28 10:08 更新
离元赔偿是一种离散的可能性转移。 这个分布是由瑞士数学家詹姆斯·伯努利发现的。 它用于这样的情况，其中实验导致两种可能性 - 成功和失败。 二项分布是一个离散的概率分布，表示一组两个替代的概率 - 成功（p）和失败（q）。 二项分布由以下概率函数定义和给出:
式
$ {P（X-x）} = ^ {n} {C_x} {Q ^ {n-x}}。{p ^ x} $
其中 -
$ {p} $ =成功的概率。
$ {q} $ =失败的概率= $ {1-p} $。
$ {n} $ =试用次数。
$ {P（X-x）} $ = n个试验中x个成功的概率。
例子
问题陈述:
八枚硬币同时抛出。 发现获得不少于6头的可能性。
解决方案:
让$ {p} $ =得到头的概率。 $ {q} $ =获取尾巴的概率。
$ Here,{p}=\frac{1}{2}, {q}= \frac{1}{2}, {n}={8}, \\[7pt]
\ {P(X-x)} = ^{n}{C_x}{Q^{n-x}}.{p^x} , \\[7pt]
\,{P (at\ least\ 6\ heads)} = {P(6H)} +{P(7H)} +{P(8H)}, \\[7pt]
\, ^{8}{C_6}{{(\frac{1}{2})}^2}{{(\frac{1}{2})}^6} + ^{8}{C_7}{{(\frac{1}{2})}^1}{{(\frac{1}{2})}^7} +^{8}{C_8}{{(\frac{1}{2})}^8}, \\[7pt]
\, = 28 \times \frac{1}{256} + 8 \times \frac{1}{256} + 1 \times \frac{1}{256}, \\[7pt]
\, = \frac{37}{256}$
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