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二項分佈和概率质量函数

快捷方式: 差异相似杰卡德相似系数参考

二項分佈和概率质量函数之间的区别

二項分佈 vs. 概率质量函数

在概率论和统计学中,二项分布(Binomial Distribution)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. 在概率论中,概率质量函数(probability mass function,简写为pmf)是离散随机变量在各特定取值上的概率。概率质量函数和概率密度函数不同之处在于:概率质量函数是对离散随机变量定义的,本身代表该值的概率;概率密度函数是对连续随机变量定义的,本身不是概率,只有对连续随机变量的概率密度函数在某区间内进行积分后才是概率。.

之间二項分佈和概率质量函数相似

二項分佈和概率质量函数有(在联盟百科)5共同点: 实数伯努利分布累积分布函数概率论泊松分佈

实数

实数,是有理數和無理數的总称,前者如0、-4、81/7;后者如\sqrt、\pi等。实数可以直观地看作小數(有限或無限的),它們能把数轴「填滿」。但僅僅以枚舉的方式不能描述實數的全體。实数和虚数共同构成复数。 根据日常经验,有理數集在數軸上似乎是「稠密」的,于是古人一直认为用有理數即能滿足測量上的實際需要。以邊長為1公分的正方形為例,其對角線有多長?在規定的精度下(比如誤差小於0.001公分),總可以用有理數來表示足夠精確的測量結果(比如1.414公分)。但是,古希臘畢達哥拉斯學派的數學家發現,只使用有理數無法完全精確地表示這條對角線的長度,這徹底地打擊了他們的數學理念;他們原以為:.

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伯努利分布

伯努利分布(Bernoulli distribution,又名两点分布或者0-1分布,是一個離散型概率分布,為紀念瑞士科學家雅各布·伯努利而命名。)若伯努利試驗成功,則伯努利隨机變-zh-hans:量; zh-hant:數;-取值為1。若伯努利試驗失敗,則伯努利隨机變-zh-hans:量; zh-hant:數;-取值為0。記其成功概率為p (0p1),失敗-zh-hans:概;zh-hk:機;zh-tw:機;-率為q.

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累积分布函数

累积分布函数,又叫分布函数,是概率密度函數的积分,能完整描述一個實随机变量X的概率分佈。一般以大寫“CDF”(Cumulative Distribution Function)标记。 對於所有實數x ,累积分布函数定義如下:.

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概率论

概率论(Probability theory)是集中研究概率及随机现象的数学分支,是研究隨機性或不確定性等現象的數學。概率论主要研究对象为随机事件、随机变量以及随机过程。对于随机事件是不可能准确预测其结果的,然而对于一系列的独立随机事件——例如掷骰子、扔硬币、抽扑克牌以及輪盤等,会呈现出一定的、可以被用于研究及预测的规律,两个用来描述这些规律的最具代表性的数学结论分别是大数定律和中心极限定理。 作为统计学的数学基础,概率论对诸多涉及大量数据定量分析的人类活动极为重要,概率论的方法同样适用于其他方面,例如是对只知道系统部分状态的复杂系统的描述——统计力学,而二十世纪物理学的重大发现是以量子力学所描述的原子尺度上物理现象的概率本质。 數學家和精算師認為概率是在0至1閉區間内的數字,指定給一發生與失敗是隨機的「事件」。概率P(A)根據概率公理來指定給事件A。 一事件A在一事件B確定發生後會發生的概率稱為B給之A的條件概率;其數值為。若B給之A的條件概率和A的概率相同時,則稱A和B為獨立事件。且A和B的此一關係為對稱的,這可以由一同價敘述:「當A和B為獨立事件時,P(A \cap B).

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泊松分佈

Poisson分布(法語:loi de Poisson,英語:Poisson distribution),译名有--分布、--分布、--分佈、--分佈、--分佈、--分佈、卜氏分配等,又稱帕松小數法則(Poisson law of small numbers),是一種統計與概率學裡常見到的離散機率分佈,由法國數學家西莫恩·德尼·泊松(Siméon-Denis Poisson)在1838年時發表。 泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数的概率分布。如某一服务设施在一定时间内受到的服务请求的次数,电话交换机接到呼叫的次数、汽车站台的候客人数、机器出现的故障数、自然灾害发生的次数、DNA序列的变异数、放射性原子核的衰变数、雷射的光子數分布等等。 泊松分布的概率質量函数为: 泊松分布的参数λ是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生率。 根据泰勒展开式可得:e^.

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二項分佈和概率质量函数之间的比较

二項分佈有27个关系,而概率质量函数有13个。由于它们的共同之处5,杰卡德指数为12.50% = 5 / (27 + 13)。

参考

本文介绍二項分佈和概率质量函数之间的关系。要访问该信息提取每篇文章,请访问:

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