若随机变量\(X\)服从二项分布,即\(X\sim B(n,p)\)， 则有\(P(X=k)=C_n^kp^k(1-p)^{n-k}\)，其均值和方差分别是 \(E(X)=np\) \(D(X)=np(1-p)\) 之前学二项分布的时候看到它的期望和方差觉得形式很简单，就没怎么细看推导 ...

惊奇的发现选修2-3上有期望的介绍，不过我没有课本啊qwq。只能去网上找资料了。。 这两节我感觉比较有意思，就记一下吧 超几何分布 名字真高大上 定义 超几何分布(Hypergeometric distribution)是统计学上一种离散概率分布。它描述了由有限个物件中抽出$n ...

1. 0-1 分布（伯努利分布） 0-1分布又名两点分布，或叫伯努利分布。 P{X=k}=pk(1−p)1−k 其中 k=0,1 。 伯努利分布未必一定是 0-1 分布，也可能是 a-b 分布，只需满足相互独立、只取两个值的随机变量通常称为伯 ...

） 你还要熟悉二项式定理： \[(p+q)^n = \sum_{k=0}^n \mathrm{C}_n ...

定义 简单理解 二项分布其实就是 n 次独立重复事件成功 k 次的概率 期望和方差 ...

目录： 定义 期望与方差 两个二项分布的协方差 python画图 二项分布与其他分布的关系 一、定义 在n次独立重复的伯努利试验中，设每次试验中事件A发生的概率为p。用 X 表示n重伯努利试验中事件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 ...

原文为： 二项分布和Beta分布 二项分布和Beta分布 In [15]: %pylab inline import pylab as pl import numpy as np from scipy import stats Welcome to pylab ...

)=p(1-p) 二项分布-Binomial Distribution 　　二项分布是n个独立的是/非 ...