随机变量的直观意义与定义 21.2.20 注必须满足 ∑pn i=1 例子 产品检验试验 三、常用离散型分布 1.两点分布 贝努里试验仅有两个基本事件A和A,且 P(4)=p(0p<1)
随机变量的直观意义与定义 电子科技大学 21.2.20 注 必须满足 = = 1 1. i n p 例子 产品检验试验 三、常用离散型分布 贝努里试验仅有两个基本事件A 和 ，且 P(A) = p（0<p<1） A 1. 两点分布
随机变量的直观意义与定义 21.2.20 令 5=,若事件发生;是一次 B试验事 0,若事件4不发生件出现 的次数 则的分布律为 01 称服从 PS=xi1-p p 两点分布 质量分布图 质量为1-p ∫质量为 0 4<u>
随机变量的直观意义与定义 电子科技大学 21.2.20 = 0 . 1, ， 若事件 不发生 若事件 发生； 令 A A ξ是一次 B试验事 件A出现 的次数 ξ 0 1 P{ξ =xi } 1－p p 则ξ的分布律为 称ξ服从 两点分布 质量分布图： 质量为1－p 质量为p 0 1
随机变量的直观意义与定义 21.2.20 2.二项分布 根据定理1.51知n重贝努里试验中事件A 发生次的概率为 P(k)=Cnp(1-p),k=0,1,2,…,n 且 ∑P2(k)=1 =0 若随机变量的分布列为 P(=k)=C6p(1-p)”,k=0,1,2,…,n 称随机变量强从二项分布,记为~B(m,p)
随机变量的直观意义与定义 电子科技大学 21.2.20 2. 二项分布 根据定理1.5.1知n 重贝努里试验中事件A 发生k次的概率为 ( ) (1 ) , k k n k Pn k Cn p p − = − k = 0,1,2, ,n. 且 ( ) 1 0 = = n k n P k 若随机变量ξ的分布列为 ( ) (1 ) , k k n k n P k C p p − = = − k = 0,1,2, ,n. 称随机变量ξ服从二项分布 ,记为ξ～ B(n, p)
随机变量的直观意义与定义 21.2.20 两点分布可以看作ξ~B(1,p) 例子 设备排障试验 疫苗效果试验 二项分布的概率计算较困难,需寻求近 似计算方法
随机变量的直观意义与定义 电子科技大学 21.2.20 例子 疫苗效果试验 设备排障试验 两点分布可以看作ξ～B(1, p). 二项分布的概率计算较困难，需寻求近 似计算方法