二项分布有两个极限分布,当满足n大于等于30,np小于5时,使用-搜答案-百度作业网

这个问题我刚好想过,你看看:在插图

泊松分布的概率公式,在概率很小的情况下,可以近似化成二项分布的公式.所以都适用.

提示：二项分布的密度函数当N趋向无穷时等于泊松分布的密度函数.当中有些假设,一般概率论的书上有.我在网上找到下面一个文章,给你参考.

二项分布和Poisson分布均是常见的离散型分布,在分类资料的统计推断中有非常广泛的应用.　　一、二项分布的概念及应用条件　　1.二项分布的概念:　　如某实验中小白鼠染毒后死亡概率P为0.8,则生存概

两点分布的分布列就是X01Pp1-p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X

稍等,给你一个图解,提供你不同的解法.

第一题数学期望学了的吧?证明E(ξ)=pE(ξ^2)=0^2*q+1^2*p=pDξ=(Eξ^2)-[E(ξ)]^2=p-p^2=p(1-p)第二题E(ξ)=∑k*P(ξ=k)=∑k*q^(k-1)p

二项分布即n次伯努利实验伯努利试验设试验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

二项分布b(n,p)期望np方差np(1-p)几何分布G（p）期望1/p方差（1-p）/(pXp)

实际上,只要样本容量足够大,任何数据的分布都趋向正态分布.

两点分布是一次实验.成功的概率是p,失败的概率是1-p二项分布是n次实验每次实验服从两点分布：成功概率为p,失败概率为1-pB(n,p)两点分布也就是B(1,p)

二项分布每次是等概率的,前一次不影响后一次的概率,超几何分布则不然.黑箱中有A个红球和B个绿球,从箱中先后取N个球(放回),其中有X个红球,这个X服从二项分布.黑箱中有A个红球和B个绿球,从箱中先后取

你说出来的这些都是基本的,经常会用到的,你没必要去记那些名称,只要会用就行.

这几个分布的作用要通过例子来说,找概率论的例题体会体会.我这里呢给你总结一下吧二项分布就是在n此试验中成功k的概率分布这k次试验要不就成功要不就不成功没有中间非0即1比较常用的例子就是抛硬币啊（只有正

这个都快忘了,大致说一下吧.具体看定义,他们的适用范围不同.正态分布是所有分布趋于极限大样本的分布,属于连续分布.二项分布与泊松分布则都是离散分布,二项分布的极限分布是泊松分布、泊松分布的极限分布是正

不太好说,我的理解是两点分布是基于伯努利实验,即实验结果只有两种,研究的是出现0或者1（分别对应实际问题中的两种情况）的概率,二项分布分布是n重伯努利实验的背景下,基于两点分布,即已知单重伯努力分布的

二点分布中,最典型的0-1分布：P(X=0)=p,P(X=1)=1-p.一般说来就是随机变量X取两值的概率分别为p和1-p.而二项分布B(n,k)的分布为：P(X=k)=C(n,k)*p^k*(1-p

二项分布只有在n比较大时,才可以视为是泊松分布,所以二项分布的极限分布是泊松分布是正确的.泊松分布式离散的,和正态分布没有联系.从他们的方差和期望也可以看出差别很大.

解题思路：这不是二项分布，如果是有放回的抽取，共抽取2次，后面求x的分布列则是用二项分布。比如：x=1时：p=C(2,1)(2/5)*(3/5);x=2时：p=C(2,2)(3/5)*(3/5)解题过

肯定可以用超几何分布,因为n批次够大,用二项分布也不会错