二项分布的分布函数 二项分布的分布函数公式是什么

设X~B（3,1/3）,求X的分布函数

伯努利实验：只有两种可能结果的单次随机实验，其结果可能为“成功”或“失败”。

X~B(3,1/3)是二项分布。二项分布（Binomial Distribution），即重复n次的伯努利试验（Bernoulli Experiment）。如果发生的特征函数怎么求如下：概率是P,则不发生的概率q=1-p，N次重 二项分布公式

二项分布的分布函数 二项分布的分布函数公式是什么

二项分布的分布函数 二项分布的分布函数公式是什么

记作ξ~B(n,p)，这样就可以求出X的分布函数了。

如果随机变量X服从参数为k的二项分布， Y服从均匀分布,那么联合分布函数为？

泊松分布和二项分布是讨论某单一变量分布的特点，泊松分布是二项分布n很大而P很小时的特殊形式。双变量分布是单变量分布向的推广，其讨论的是两个变量的分布情况。

联合分布函数以二维情形为例，若（X，Y）是二维随机向量，x、y是任意两个实数，则称二元函数。设(X,Y)是二维随机变量，对于任意实数x,y，二元函数：F(x,y) = P{(X<=x) 交 (Y<=y)} => P(X<=x, Y<=y)；

随机变量X和Y的联合分布函数是设(X,Y)是二维随机变量，对于任意实数x,y，二元函数：F(x,y) = P{(X<=x) 交 (Y<=y)} => P(X<=x, Y<=y)称为二维随机变量(X,Y)的分布函数。

在概率论中，对两个随机变量X和Y，其联合分布是同时对于X和Y的概率分布。

设E是一个随机试验，它的样本空间是S={e}。设X=X(e)和Y=Y(e)是定义在S上的随机变量，由它们构成的一个向量（二项分布特点如下：X,Y），叫做二维随机向量或二维随机变量。

连续变量类，对连续随机变量而言，联合分布概率密度函数为fX,Y(x, y)，其中fY|X(y|x)和fX|Y(x|y)分别代表X = x时Y的条件分布以及Y = y时X的条件分布；fX(x)和fY(y)分别代表X和Y的边缘分布。

分布函数怎么求？

二项分布的概率函数可写作：

会有F(x)+F(-x)=1

那么1-F(-x)=F(x)

可以说1-F(-x)等价于分布函数

扩展资料

例如在桥梁和水坝的设计中，每年河流的水位ξ小于x米的概率是x的函数，这个函数x1就是水位ξ的分布函数。实际应用中常用的分布函数有正态分布函数、普阿松分布函数、二项分布函数等等。

若X服从二项分布B(n,p),那么线性函数X服从什么样的分布 分布

二项分布就是n个两点分布,两点分布的概率是P=p^x(1-p)^(1-x),所以似然函数L=p^∑Xi（1-p）^(n-∑Xi),构造lnL=∑Xilnp+(n-∑Xi)ln(1-p),对p进行求导,令其结果等于0,就是∑Xi/p+(n-∑Xi)/(1-p)=0,通分后令分母等于0,可以得到p=（∑Xi）/n.追问：“二项分布就是n个两点分布”何解,二项分布的似然函数也不是你所说的那样,正确是p=（∑Xi）/(n^2).回答：二项分布就是问的发生次数,而每次要么发生要么不发生,就是一个两点分布,所以二项分布就是n个两点分布,这句话没错!那个似然函数只能那么了,不过我看了下,是错了,你那边就只有吗?你把似然函数写下我看下,郁闷,我找不出错了,不好意思!补充：我把题看错了!哎呀,这样的话,X1的发生概率就是p^x1(1-p)^(1-x1)再乘以Cnx1,其他的概率也这样一些,构造函数,方法是这样,你自己算算,算不出来了我给你算.你自己用笔肯定好写,我电脑打那些排列组合就不好打!追问：就这有而已我就是似然函数写不好后面还是会算的回答：那个X1的概率明白吧?然后X2的就是把X1换成X2,X1到Xn的乘起来就出来似然函数了,我给你算算!你等等!补充：我想出来!p^x1(1-p)^(n-x1)再乘以Cnx1,然后X2的就是把X1换成X2,X1到Xn的乘起来就出来似然函数了,求出来就是p=（∑Xi）/(n^2),那里不是1-x1,是n-x1,这下没问题了!

不太明白你的意思

若离散型随机变量X，其取值为0，1，2...，相应的概率为：其实X是一个离散的分布,由于线性函数是单调的,所以你把Y的分布律画一下,是和X的一一对应的,概率是一样的,只是以前是1(当X取1的时候)对应的概率现在是A+B对应的概率.好象不能再叫二项分布了,不过知道分布律也行.

p（x=k)=cnkp^k(1-p)^n-k

p(2x=k)=p(x=k/2)=cnk/2p^k/2(1-p)^n-k/2

能求出概率分布

不过应该不属于常见分布吧

希望对楼主有所帮助

二项分布特点

二项分布的慎山宴均值为np，方为npq。以A出现的次数为横坐标，以概率为纵坐标，画出二项分布的图象

一般1/2np>=5且nq>=5时，二项分布就非常接近正态分布。二项分布函数在教育中主要用来判断试验结果的机遇性与真实性的界限，

例如，求测验猜测行为的判断标准：在选择题测验中，通过二项分布唯蠢计算得出被试凭猜测答对N道以上的概率。

拓展资料：

在n次重复的伯努利试验中，设每次试验中A发生的概率为p。用X表示n重伯努利试验中A发生的次数，则X的可能取值为0，1，…，n,且对每一个k（0≤k≤n）,{X=k}即为“n次试验中A恰好发生k次”，随机变量X的离散概率分布即为二项分布（Binomial Distribution）

二项分布是用来解决下面这类问题的模型：

已知一件事只有成功失败两种结果，且成功的概率是0.26，然后重复做这件事100遍，求正好5次成功的概率？

首先，我们要简化问题，100件事，正好成功5次的概率，简化为前5次成功，后面95次失败的概率。

那么概率应该是0.26^5x0.74^95。

这是x1种情况的概率。

但我们回过头来想一想，是不是每一种情况的概率都是0.26^5x0.74^95呢？

于是现在我们只需要将上你是不是说X服从二项分布B(n,p),现在要求X的线性函数(我叫做Y)是什么分布?面的概率，乘以可能的情况就可以了。

而可能的情况就是C(100,5)，有这么多种情况。

所以的就是C(100,5)0.26^5x0.74^95

二项分布的优缺点

复试验中发生K次的概率是 P(ξ=K)= C(n,k) p^k (1-p)^(n-k), 其中C(n, k) = n!/(k! (n-k)!)

二项分布的优缺点，二项分布是重复n次的伯努利试验。

我现在令Y=AX+B

每次试验中只有两种可能的结果，两种结果发生与否互相对立，并且相互，与其它各次试验结果无关，发生与否的概率在每一次试验中都保持不变，这一系列试验总称为n重伯努利实验。

1、二项分布的特点，二项分布的均值为np，方为npq。以A出现的次数为横坐标，以概率为纵坐标，画出二项分布的图象。二项分布是一种离散性分布。

3、二项分布函数主要用来判断试验结果的机遇性与真实性的界限。例如，求测验猜测行为的判断标准。在选择题测验中，通过二项分布计算得出被试凭猜测答对N道以上的概率。

4、经常应用在经济学、管理学、医学。在医学领域中，二项分布（binomialdistribution）可以对这类只具有两种互斥结果的离散型随机的规律性进行描述。

特征函数怎么求

相关信息

二项分布的分布函数公式：s^2=((m-x1)^2+(m-x2)^2+......+(m-xn)^2)/n。

在n次重复的伯努利试验中，设每次试验中A发生的概率为p。用X表示n重伯努利试验中A发生的次数，则X的可能取值为0，1，…，n，且对每一个k（0≤k≤n），{X=k}即为“n次试验中A恰好发生k次”，随机变量X的离散概率分布即为二项分布。

对于固定的n以及p，当k增加时，概率P{X=k}先是随之增加直至达到值，随后单调减少。可以证明，一般的二项分布也具有这一性质，且:

1、当（n+1）p不为整数时，二项概率P{X=k}在k=[(n+1)p]时达到值。

2、当（n+1）p为整数时，二项概率P{X=k}在k=(n+1)p和k=(n+1)p-1时达到值。

统计学定双侧95%：1.96义

二项分布是n个的成功或者失败试验中成功的次数的离散概率分布，其中每次试验的成功概率为p。这种单次成功或者失败试验被称为伯努利试验，而当n=1时，二项分布就是伯努利分布。

二项分布是显著性异的二项试验的基础，可以帮助我们了解和生产实践过程中由于某些因素而导致的波动。

如何区别二项分布和二点分布?

[lmwz.c o m]

两点分布的分布列就是

pp

1-p

而二项分布的可能结果是不确定的甚至是没有尽头的,

列一个二项分布的分布列就是

2………

np

c(0)(n)·(1-p)^n

c(1)(n)·p·(1-p)^(n-1)

……双侧90%：1.645

c(n)(n)·p^n·(1-p)^0

也就是说当n=1时,这个特殊二项分布就会变成两点分布,

即两点分布是一种特殊的二项分布

满意请采纳，祝学习进步！！

概率分布之正态、泊松、二项分布

（1）定义

1.正态分布的概率密度函数为 ，此时称随机变量x服从均数为μ，标准为σ的正态分布，记为X~N（μ， ）。标准正态分布的标准为1，均数为0，记为X~N（0，1）。

2.任何一个一般的正态分布通过 变换（减去均数，除以标准），成为标准正态分布，也称为u分布或Z分布。

（不论题目有什么区别,只有两种可能,要么是这种结果要么是那种结果,通俗点,要么成功要么失败2）特征

1.正态分布曲线为单峰，钟形，以均值μ为对称轴，左右对称

2.当x=μ时，正态分布的概率密度函数取到值，向两边逐渐减小，并且不会和x轴相交。

（3）正态分布曲线下面积规律

双侧99%：2.58

单侧90%：1.282

单侧99%：2.326

①正态分布能够很好地描述一些实际数据的分布。

②正态分布可以很好地近似许多随机的结果。

③利用正态分布制定“医学参考值范围”。

④根据正态分布曲线下面积规律，可以制定相应的质量控制线和警戒线。

⑤建立在正态分布基础上的很多统计推断过程也适用于其它近似对称分布。

则称此分布服从参数为μ的sion分布。μ是其的参数，且 泊松分布的均数和方相等 。

泊松分布常用于稀有的发生次数的概率分析。

1.定义

二项分布：将一个成功概率为π的伯努利实验，的重复n次，令X表示在这n次中“成功”出现的次数，X的可能取值为0，1，2....n，根据n次伯努利实验中“成功”总次数等于k的概率计算公式，得到X的概率分布：

其中 ，称此分布为二项分布，其两个参数为n和π

2.性质

设X服从二项分布：

X的均数

X的方

X（4）正态分布的重要性的标准

3.适用条件

互斥性：每次随机实验只会发生两种对立结果的可能之一。

稳定性：在相同的实验条件下，每次实验产生某种结果的概率固定不变。

性：重复实验是相互的，每次实验产生何种结果不受其他实验的影响。