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1，伯努利分布的条件及定义

伯努利分布 是一种离散分布,有两种可能的结果。1表示成功，出现的概率为p(其中0<p<1)。0表示失败，出现的概率为q=1-p。分布律:

伯努利分布的条件及定义

2，Bernoulli distribution 伯努利分布请问谁能解释一下谢谢 问

伯努利分布(the Bernoulli distribution)是一个离散型机率分布，为纪念瑞士科学家詹姆斯·伯努利而命名。当伯努利试验成功，令伯努利随机变量为一。若伯努利试验失败，令伯努利随机变量为零。其成功机率为p，失败机率为q = 1 ? p。

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3，什么是伯努利试验它和二项分布的关系

伯努利试验 设试验E只可能有两种结果：“A”和“非A”,则称试验E为伯努利试验 例如抛硬币 其结果可有两个 若“A”表示得到正面 则“非A”表示得到反面 n重伯努利试验 设试验E只可能有两个结果：“A”和“非A”则称Ewei伯努利试验 将E独立的重复地进行n次，则称这一穿重复的独立试验为n重伯努利试验 n重伯努利试验是一种很重要的数学模型，它有广泛的应用，是应用最多的数学模型之一 例如 E表示抛一枚硬币得到正或反面，将硬币抛n次，这就是n重伯努利试验 二项分布亦称“伯努利分布”。设将一伯努利试验重复了n次,在这n次试验中成功次数x,x为随机变量,称为二次随机变量,其分布称为二项分布。假设每次成功的概率为p,则在n次试验中成功k次的概率为 p(x=k)=Cnk Pk(1-p)n-k (0≤k≤n)

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4，老师伯努利分布与二项分布有什么区别

1、定义不同伯努利分布：如果试验E是一个伯努利试验，将E独立重复地进行n次，则称这一串重复的独立试验为n重伯努利试验。进行一次伯努利试验，成功(X=1)概率为p(0<=p<=1)，失败(X=0)概率为1-p，则称随机变量X服从伯努利分布。二项分布：在每次试验中只有两种可能的结果，而且两种结果发生与否互相对立，并且相互独立，与其它各次试验结果无关，事件发生与否的概率在每一次独立试验中都保持不变，则这一系列试验总称为n重伯努利实验，当试验次数为1时，二项分布服从0-1分布。2、关系不同二项分布就是重复n次独立的伯努利试验，即伯努利分布是二项分布在n=1时的特例。3、计算公式不同伯努利分布：二项分布：参考资料来源：百度百科-伯努利分布参考资料来源：百度百科-二项分布
伯努利分布：的是只有两个试验结果的试验，而且两个结果互逆，满足P（A)＝P（例如抛硬币试验，一次就只有正面或者反面）。那么n重伯努利试验就是指有很多次重复独立的伯努利试验发生，n次独立重复是重点，仍旧满足P（A)＝P。二项分布：用X表示n重伯努利试验中A发生的次数。两点分布（0-1分布）：试验次数为1的特殊二项分布。也就是说试验中K只能取0，1这两个值。
二项分布包含伯努利分布，n=1 的二项分布就是伯努利分布或称两点分布也可称为01分布。
二项分布就是伯努利分布。n=1的伯努利分布(二项分布)是01分布。
伯努利试验是n重二项分布；区别可以这样理解： 二项分布是指试验结果为：0，1，其中一个概率为p，另一个概率为1-p； 而伯努利是指进行n次二项分布试验，1或0 的出现k次的概率；简单理解，就是二项分布是只进行一次试验求概率，而伯努利试验是进行次数大于1次。不懂可追问。

5，两点分布与01分布的区别

两点分布就是0-1分布，只是不同的叫法。两点分布( two-point distribution)即“伯努利分布”。在一次试验中，事件A出现的概率为P，事件A不出现的概率为q=l -p，若以X记一次试验中A出现的次数，则X仅取0、I两个值。X的概率分布为P(X=七)=pkql¨，k=0，l，称X服从伯努利分布。因为X常常取0、I两个值，所以两点分布又被称之为0-1分布。扩展资料两点分布的推理：一个非常简单的试验是只有两个可能结果的试验，比如正面或反面，成功或失败，有缺陷或没有缺陷，病人康复或未康复。为方便起见，记这两个可能的结果为0和1，下面的定义就是建立在这类试验基础之上的。如果随机变量X只取0和1两个值，并且相应的概率为：则称随机变量X服从参数为p的伯努利分布，若令q=1一p，则X的概率函数可写为：要证明该概率函数确实是公式所定义的伯努利分布，只要注意到，就很容易得证。如果X服从参数为p的伯努利分布，则：并且，进而，X的矩母函数为：参考资料来源：百度百科--两点分布
一、性质不同1、两点分布：在一次试验中，事件A出现的概率为P，事件A不出现的概率为q=l -p，若以X记一次试验中A出现的次数，则X仅取0、I两个值。2、二项分布：是重复n次独立的伯努利试验。在每次试验中只有两种可能的结果，而且两种结果发生与否互相对立，并且相互独立，与其它各次试验结果无关，事件发生与否的概率在每一次独立试验中都保持不变。二、特点不同1、两点分布：是试验次数为1的伯努利试验。2、二项分布：是试验次数为n次的伯努利试验。二项分布的图形特点：（1）当（n+1）p不为整数时，二项概率P（2）当（n+1）p为整数时，二项概率P二项分布的应用条件：1、各观察单位只能具有相互对立的一种结果，如阳性或阴性，生存或死亡等，属于两分类资料。2、已知发生某一结果（阳性）的概率为π，其对立结果的概率为1-π，实际工作中要求π是从大量观察中获得比较稳定的数值。
两点分布的定义是：随机变量X只有两个取值，如果其分布为P0-1分布是指P也就是P显然01分布只有两个随机变量0和1。而两点分布这是X取任何值

6，二项分布公式

设一次成功的概率为p,n次独立实验，成功k次的概率是：C(n,k)p^k(1-p)^(n-k)您说的是这个公式吧？
用比值法就可以.P(X=k)/P(X=k-1)=(n-k+1)p/k(1-p)所以当(n-k+1)p>k(1-p),也就是k1也就是当k<(n+1)p时,P(X=k)单调增.所以最大值是：k=(n+1)p向下取整
二项分布即重复n次独立的伯努利试验。在每次试验中只有两种可能的结果，而且两种结果发生与否互相对立，并且相互独立，与其它各次试验结果无关，事件发生与否的概率在每一次独立试验中都保持不变，则这一系列试验总称为n重伯努利实验，当试验次数为1时，二项分布就是伯努利分布。 定义： 在概率论和统计学中，二项分布是n个独立的是/非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。这样的单次成功/失败试验又称为伯努利试验。实际上，当n = 1时，二项分布就是伯努利分布，二项分布是显著性差异的二项试验的基础。 二项分布（binomial distribution），即重复n次的伯努利试验（bernoulli experiment），用ξ表示随机试验的结果。 二项分布公式 如果事件发生的概率是p,则不发生的概率q=1-p，n次独立重复试验中发生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)!)注意！:第二个等号后面的括号里的是上标，表示的是方幂。 那么就说这个属于二项分布。 其中p称为成功概率。 记作ξ~b(n,p)期望：eξ=np 方差:dξ=npq 其中q=1-p 证明:由二项式分布的定义知，随机变量x是n重伯努利实验中事件a发生的次数，且在每次试验中a发生的概率为p.因此，可以将二项式分布分解成n个相互独立且以p为参数的（0-1）分布随机变量之和. 设随机变量x（k）(k=1,2,3...n)服从（0-1）分布，则x=x(1)+x(2)+x(3)....x(n). 因x(k)相互独立,所以期望：e(x)=e[x(1)+x(2)+x(3)....x(n)]=np. 方差：d(x)=d[x(1)+x(2)+x(3)....x(n)]=np(1-p). 证毕. 以上证明摘自高等教育出版社《概率论与数理统计》第四版 如果 1．在每次试验中只有两种可能的结果，而且是互相对立的； 2．每次实验是独立的,与其它各次试验结果无关; 3．结果事件发生的概率在整个系列试验中保持不变，则这一系列试验称为伯努利实验。 在这试验中,事件发生的次数为一随机事件，它服从二次分布.二项分布可 二项分布 以用于可靠性试验。可靠性试验常常是投入n个相同的式样进行试验t小时,而只允许k个式样失败，应用二项分布可以得到通过试验的概率. 若某事件概率为p，现重复试验n次，该事件发生k次的概率为：p=c(n,k)×p^k×(1-p)^(n-k).c(n,k)表示组合数，即从n个事物中拿出k个的方法数。
Pn(m)=C(n,m)p^m*q^(n-m),其中0<p<1,p+q=1.
设一次成功的概率为p,n次独立实验，成功k次的概率是：C(n,k)p^k(1-p)^(n-k)
Cn k×(p^k)[(1-p)^(n-k)]

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