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二项分布n很大
为什么当
n很大
时,
二项分布
的概率近似用正态分布?
答:
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。
当
n
充分大时,
二项分布
在什么情况下近似于泊松分布?在什么情况下近似于正...
答:
【答案】:n→∞,p→0,np→λ时,
二项分布
极限为泊松分布。应用时,n>50,p<0.05,可用泊松分布近似计算。n→∞时,由中心极限定理可知,二项分布极限为标准正态分布。应用时,n越大,近似计算结果越精确。
如何证明
二项分布
,当
n很大
,p很小的时候,近似于泊松分布
答:
态布连续型随机变量概率布,泊松布二项布都离散,随机变量概率布且泊松布二项布极限二项布重复n独立伯努利,实验重复数n功概率,p候泊松布二项布近似或者说极限。概率分布描述的是一个频率呈现的状态。在特定的时候,即当
二项分布
的
n很大
而p很小,两者的状态是很相近的,近似一样。可以借此来在计算...
二项分布
和泊松分布的关系
答:
二项分布
和泊松分布的关系如下:当二项分布的
n很大
而p很小时,泊松分布可作为二项分布的近似,其中λ为np.通常当n≧10,p≦0.1时,就可以用泊松公式近似的计算。事实上,泊松分布正是由二项分布推导而来的。泊松分布是一种统计与概率学里常见到的离散几率分布,适合于描述单位时间内随机事件发生的次数...
如何证明
二项分布
,当
n很大
,p很小的时候,近似于泊松分布
答:
泊松分布中的λ可以很大也可以很小,所以并不存在大小的限制,关键是
二项分布
要用泊松分布近似计算时,当二项分布中的n趋于无穷大时,np要大致趋于一个常数,也就是要存在极限,这个极限就可以当作泊松分布中的λ。
二项分布
和泊松分布
答:
泊松分布和二项分布是讨论某单一变量分布的特点,泊松分布是
二项分布n很大
而P很小时的特殊形式。双变量分布是单变量分布向多维的推广,其讨论的是两个变量的分布情况。二项分布 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...
什么是
二项分布
?
答:
二项分布
的近似计算方法主要有两种:一是泊松分布近似法,二是正态分布近似法。泊松分布近似法的基本思想是,当n足够大,p足够小时,二项分布可以用泊松分布来近似。这是因为当
n很大
,p很小时,二项分布的参数np和n(1-p)都很大。根据中心极限定理,二项分布可以看作是泊松分布的一个特例。具体计算...
二项分布n很大
怎么办
答:
当
二项分布
进行的次数(
n
)较大时,二项分布的图像近似正态分布的图像,图像关于最大值点(n+1)p近似对称。 可以用几个简单的数验证的。我就不验证了。
二项分布
与泊松分布的区别
答:
1、应用不同
二项分布
:在心理与教育研究中,主要用于解决具有机遇性质的问题。所谓机遇问题,是指在实验或调查中,实验结果可能是由猜测造成的。例如,选择问题的答案和犯错误可能完全是由猜测造成的。为了区分猜测结果和真实结果的界限,应采用二项分布来解决这类问题。泊松分布:适用于描述每单位时间(...
二项分布
的分布规律是什么?
答:
二项分布
在果
n
足够大,那么分布的偏度就比较小。在这种情况下,如果使用适当的连续性校正,那么B(n,p)的一个很好的近似是正态分布。当n越大(至少20)且p不接近0或1时近似效果更好。不同的经验法则可以用来决定n是否足够大,以及p是否距离0或1足够远,其中一个常用的规则是np和n(1 −p)...
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