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1、二项分布ξ的期望:Eξ=np; 2、二项分布ξ的方差:Dξ=npq.扩展资料:一、伯努利试验:1、在概率论中,把在同样条件下重复进行试验的数学模型称为独立试验序列概型,.

用二项分布算得 P=C(1 | 30) *(1%)*(1-1%)^29=0.3*0.99^29.

答对一半,隐含意思是正确答案是两个,但只答对了一个另一个错误,这样的情况总共有4种,由于是不定项选择,答案可以是1.2.3.4种,所以总共的选择是15种,所以概.

设一次成功的概率为p,n次独立实验,成功k次的概率是:C(n,k)p^k(1-p)^(n-k)

在这里不需要计算,因为不管它等于多么复杂的东西它始终都是一个常数 而下面就是对上式求导,常数的导为0,所以它不用计算出来.

二点分布理解是对的.n次独立重复试验的二项分布 是在n次中事件发生K次的概率,涉及一个排列问题,不能简单理解为二点分布的独立的重复的试验. 只能说当n=1时,这个特殊二项分布就会变成两点分布 ,即两点分布是一种特殊的二项分布 .

二项分布的数学期望 X~b(n,p),其中n≥1,0<p<1. P{X=k}=C(n,k)*p^k*(1-p)^(n-k),k=0,1,.,n. EX=np,DX=np(1-p). 证明方法(一): 将X分解成n个相互独立的,都服从以p为参数的(0-1)分布的随机变量之和: X=X1+X2+.+Xn,Xi~b(1,p),i=1,2,.,n. P{Xi=0}=1-p,P(Xi=1)=p. EXi=0*(1-p)+1*p=p, E(Xi^2)=0^2*(1-p)+1^2*p=p, DXi=E(Xi^2)-(EXi)^2=p-p^2=p(1-p). EX=EX1+EX2+.+EXn=np, DX=DX1+DX2+.+DXn=np(1-p). 证明方法(二): EX=∑kb(k;.

若x~b(n,p)(x符合二项分布,n为发生次数,p为x发生的概率)则E(x)=np

如图

这题的N表示正态分布,二项分布的记号是B

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