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 ...

 极大似然估计法是求点估计的一种方法，最早由高斯提出，后来费歇尔（Fisher）在1912年重新提出。它属于数理统计的范畴。   大学期间我们都学过概率论和数理统计这门课程。   概率论和数理统计是互逆的过程。概率论可以看成是由因推果，数理统计则是由果溯因。   用两个简单的例子来说明它们之间 ...

现在要开始讲到分布了，当然首先要谈的肯定是二项分布，在此之前，让我们先认识一下我们的前辈。 瑞士数学家雅克·伯努利(Jacques Bernoulli,1654～1705)首次研究独立重复试验(每次成功率为p)。在他去世后的第8年(1713年)，他侄子尼克拉斯出版了伯努利的著作 ...

1.二项分布的基本描述： 　　二项分布就是重复n次独立的伯努利实验。伯努利实验就是在同样的条件下重复发生、且每次实验相互独立的一种随机试验。二项分布有两个参数n和p，n是重复实验的次数，p是每次独立实验发生的概率。特殊的n=1时，我们把二项分布称为伯努利分布。 　　N次独立重复试验中发生K次 ...

二项分布的定义 在概率论和统计学中，二项分布是n个独立的成功/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 如果随机变量X服从参数为n和p的二项分布，我们记为X~B(n,p) n次试验中正好得到k次成功的概率由概率质量函数给出：\(P\{X=k\}={C_n^k}{p^k ...