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当n很大时二项分布
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。
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。
二项分布
怎么用?
答:
当p≠q时,直方图呈偏态,pq的偏斜方向相反。如果n很大,即使p≠q,偏态逐渐降低,最终成正态分布,
二项分布
的极限分布为正态分布。故
当n很大时
,二项分布的概率可用正态分布的概率作为近似值。何谓n很大呢?一般规定:当pq且nq≥5,这时的n就被认为很大,可以用正态分布的概率作为近似值了。二项...
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...
二项分布当n 很大时
,概率∏很小时,其累计频率可以转化为正态分布来...
答:
正态
分布
概率密度函数用定积分表查表时显示的是X<=x时的概率值,这里x为正值,所以x大于零的部分的概率至少都比0.5
大
了。因为概率密度函数的对称性,如果要求X>=x(一个大写一个小写,含义应该懂吧),时的概率。可以相应的化为1减去X<=x时的概率。当x为负值时,有Φ(-x)=1-Φ(x)...
二项分布n 很大
怎么办?求教 数学帝
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
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)...
二项分布
在什么情况下可以用正态分布来近似?
答:
1.大样本情况:当二项分布的试验次数n非常
大时
(通常认为n大于或等于30),二项分布的形状趋近于正态分布。这是因为在大量试验的情况下,二项分布的方差会减小,使得其形状更接近正态分布。因此,在大样本情况下,我们可以使用正态分布来近似二项分布。2.成功概率p接近0.5:
当二项分布
的成功概率p...
总结
二项分布
的近似计算方法,比较那种方法更优
答:
正态分布近似法的基本思想是,当n足够大时,
二项分布
可以用正态分布来近似。这是因为
当n很大时
,根据中心极限定理,二项分布可以看作是正态分布的一个特例。具体计算方法为:将二项分布的参数np和n(1-p)代入正态分布的期望和方差公式,得到正态分布的参数μ=np和σ^2=np(1-p),然后使用正...
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。
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