实例1“抛硬币”试验，观察正、反两面情 况. 0,当e=正面 X=e)1,当e=反面. 随机变量X服从(0一1)分布. 其分布律为 0
实例1 “抛硬币”试验,观察正、反两面情 况. 随机变量 X 服从 (0—1) 分布. 1, X = X(e) = 0, 当e = 正面, 当e = 反面. X pk 0 1 2 1 2 其分布律为 1
实例2200件产品中，有190件合格品，10件不合格 品，现从中随机抽取一件，若规定 1,取得不合格品， 0,取得合格品. X 0 1 190 10 Pk 200 200 则随机变量X服从(0一1)分布
实例2 200件产品中,有190件合格品,10件不合格 品,现从中随机抽取一件, 若规定 = 0, 1, X 取得不合格品, 取得合格品. 则随机变量 X 服从(0 —1)分布. X k p 0 1 200 190 200 10
说明 1、两点分布是最简单的一种分布，任何一个只有 两种可能结果的随机现象，比如新生婴儿是男还是 女、明天是否下雨、种籽是否发芽等，都属于两点 分布. 2、设试验E只有两个可能结果：A,A 则称E为伯努利试验。0-1分布的分布背景
1、两点分布是最简单的一种分布,任何一个只有 两种可能结果的随机现象, 比如新生婴儿是男还是 女、明天是否下雨、种籽是否发芽等, 都属于两点 分布. 说明 2、设试验E 只有两个可能结果： A A, 则称E 为伯努利试验。 0-1分布的分布背景
2.二项分布 (1)重复独立试验 将试验E重复进行n次，若各次试验的 结果互不影响，即每次试验结果出现的概 率都不依赖于其它各次试验的结果，则称 这n次试验是相互独立的，或称为n次重 复独立试验
将试验 E 重复进行n 次, 若各次试验的 结果互不影响 , 即每次试验结果出现的概 率都不依赖于其它各次试验的结果, 则称 这 n 次试验是相互独立的, 或称为 n 次重 复独立试验. (1) 重复独立试验 2.二项分布
(2)n重伯努利试验 设P(A)=p(0<p<1),此时P(A)=1-p 将E独立地重复地进行n次，则称这一串重 复的独立试验为n重伯努利试验
(2) n 重伯努利试验 设 ( ) (0 1), ( ) 1 . P A p p P A p = = − 此时 . , n 重伯努利试验 E n 复的独立试验为 将 独立地重复地进行 次 则称这一串重