二项分布

最近大家都在谈大数据，谈大数据时代传统的抽样技术是否已经失去意义，今天元素就给大家讲述统计学在传统领域的案例，看看传统统计概率理论如何以小博大，…

本篇文章介绍如何使用R语言中的这些函数进行假设检验。

本篇文章介绍如果使用R语言中的这些函数求解事件发生的概率。

在实践中，有许多情况要对总体成数进行估计。例如，通过样本合格品率估计总体的合格品率；通过样本的支持率估计总体的支持率等，这些都属于成数的估计问题。下面我们用p表示总体成数；用`p表示样本成数。对总体成数进行估计，就是用`p去估计p。当n为小样本时，`p为离散型变量，`p的概率分布为二项式分布。当n为大样本时，如果np>5,同时n(1-p)>5,则…

二项分布是一种具有广泛用途的离散型随机变量的概率分布，它是由贝努里始创的，所以又叫贝努里分布。

内容介绍： 计算二项分布的某个概率，需要对二项式展开(p+q)n的相关项相加，这是一个放缩的过程，而且对较大的n值或许得有一台计算机。上一篇(概率分布关系：泊松分布作为二项分布近似)指出，在一定条件下(当n≥20且q≤0.05时)，可以使用泊松分布对二项概率进行近似。类似地，在一定条件下正态分布也是二项分布的一个良好近似，如下图所示，从而可用于计算二项分布的…

内容介绍： 泊松分布可用于近似二项分布，条件是：在二项试验中随机出现的成功是稀有事件，其中n“大”，p“小”。二项分布有两个参数n和p，并且均值为np。如果np在n增加而p减少的过程中保持不变，则当n趋近于无穷而p趋近0时，二项分布趋近均值为np的泊松分布。泊松分布概率函数可以由二项分布概率公式推导而出：离散型随机变量概率分布— —泊松分布。 那n的“大”和…

上一篇文章中，我们介绍了离散型随机变量的二项分布，为了便于各位统子的知识串联和掌握，下面将介绍由二项分布公式到泊松分布公式的推导过程。 推导过程： 二项分布概率公式： 表示为X～B(n,p)（二项分布概率公式解释及应用实例，请见上一篇） 下面我们做以下假定条件： 一个事件在一段时间或空间内发生的平均次数或数学期望为λ； 我们将这段时间或空间分成n等份，在每一…

所谓概率分布，是指随机变量的取值与该取值发生概率所构成的分布。概率分布描述了一个随机变量的所有取值与其相应概率值之间的关系。它可以分为离散型概率分布和连续型概率分布(离散型及连续型随机变量分类见上一篇)。 离散型概率分布主要有以下三种： 二项分布 泊松分布 超集合概率分布 今天介绍的是离散型随机变量的二项分布。 在许多试验中，结果往往只有两个。例如：检查产品…