확률 고속 학습 05 : 이항 확률 변수 포아송 확률 이론 연구 고속 05 : 확률 변수

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확률 고속 학습 05 : 확률 변수

원본 주소 :  http://www.cnblogs.com/Alandre/  (모래 타일 펄프 목수), 다시 인쇄 할 필요가 감사에서 예약!

"이러한 세부 사항에 대해 걱정하지 마십시오.

"이러한 생명이며, 매일 좋은 지적을했다.

 

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• 랜덤 변수

• 이항식

• 푸 아송 분포

• 푸 아송 분포 이항 분포의 관계

함유량

랜덤 변수

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랜덤 변수는  일반적으로 실수 확률 변수를 의미하는 것으로 이해된다; 이 토론은 실제 값을 가정합니다. 확률 변수는 가능한 결과 샘플 공간 Ω들의 세트에 정의 된 실수 값 함수이다. 즉, 확률 변수는 범위의 실수 또는 실수의 부분 집합으로, 그 도메인, 샘플 공간 Ω에서 매핑 함수입니다. 그것은 일반적으로 임의의 결과에 속성 또는 측정의 일종이다.

                         

그것은 무엇인가? 나는 정의가, 내 말을 understand.In하는 것이 명확하지 않다 생각 랜덤 변수  압연 주사위과 가능한 결과의 과정을 설명하는 데 사용할 수 있습니다.

 

이산 확률 분포

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분포 함수의 범위는 이산 분포에 속하는 예 onlyinteger 그대로 이산 랜덤 변수이다.  확률 랜덤 변수 나타내는   값. 경우 X의 값은 다음 :

                       

 

예:

무료 두가 발생하는 경우, 확률의 첫 번째 페널티 킥은 0.75이다. 두 번째 페널티 페널티 킥 0.7. 두 가지의 자유투 페널티 킥 사이 시간의 X 번호 일 때 0.8의 첫 번째, 두 번째 벌금의 처벌의 확률은, 확률은 처음이 아닌 경우. X는 유통 법을 찾고 있습니다.

해결 방법 : 0,1,2에 대한 X 수있는 값.

엑스	0	1	이
PK	0.075	0.325	0.6

 

이는도 일련의 데이터를 표시 할 수있다.

                      

 

이항 분포

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the binomial distribution is the discrete probability distributionof the number of successes in a sequence of n independent yes/no experiments.In general, if the random variable X follows the binomial distribution with parameters n and p, we writeX ~ B(n, p). The probability of getting exactly k successes in n trials is given by the probability mass function:

                       

Symbols for:

                     X～B (n, p)

 

show an example:

若某人做某事的成功率为1%，他反复努力 400次，则至少成功一次的概率为 :

                  

 

 

 

爱迪生: “天才＝1%的灵感＋99%的汗水” 但那1%的灵感是最重要的，甚至比那99%的汗水都要重要

 

Poisson's distribution

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A discrete random variable X is said to have a Poisson distribution with parameter λ > 0, if, for k=0,1,2,…, the probability mass function of X is given by:

                 

Symbols for:

                  

 

The relation of binomial distribution and poisson's distribution

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when n –> ∞ , p < 0.1 :
                      

proved:

 

                    

 

Editor's Note

有些人不须要你去生气,做好你自己.自己开心过好每一天,这样就足够了.

原创地址: http://www.cnblogs.com/Alandre/ (泥沙砖瓦浆木匠),须要转载的,保留下! Thanks

“不要在意这些细节。

”生活就是这样,每天过的好一点.

 

Written In The Font

• 随机变量

• 二项分布

• 泊松分布

• 泊松分布与二项分布的关系

Content

Random variable

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Random variable is usually understood to mean a real-valued random variable; this discussion assumes real values. A random variable is a real-valued function defined on a set of possible outcomes, the sample space Ω. That is, the random variable is a function that maps from its domain, the sample space Ω, to its range, the real numbers or a subset of the real numbers. It is typically some kind of a property or measurement on the random outcome.

                         

what is it? I think the definition is not clear to understand.In my words,Random variable can be used to describe the process of rolling dice and the possible outcomes.

 

Discrete probability distribution

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The range of distribution function is the discrete random variables, such as the onlyinteger is belongs to the discrete distribution.  represents the probability random variable  value. If the value of X is,then:

                       

 

Example:

若罚球两次, 第一次罚中的概率为0.75。若第一次罚中则第二次罚中的概率为0.8，若第一次未罚中则第二次罚中的概率为0.7.以X记罚球两次当中罚中的次数。求X的分布律。

解：X的可能取值为0，1，2.

X	0	1	2
pk	0.075	0.325	0.6

 

也能够通过一系列数据展现到图上

                      

 

Binomial Distribution

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the binomial distribution is the discrete probability distributionof the number of successes in a sequence of n independent yes/no experiments.In general, if the random variable X follows the binomial distribution with parameters n and p, we writeX ~ B(n, p). The probability of getting exactly k successes in n trials is given by the probability mass function:

                       

Symbols for:

                     X～B (n, p)

 

show an example:

若某人做某事的成功率为1%，他反复努力 400次，则至少成功一次的概率为 :

                  

 

 

 

爱迪生: “天才＝1%的灵感＋99%的汗水” 但那1%的灵感是最重要的，甚至比那99%的汗水都要重要

 

포아송 분포

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이산 확률 변수  X는  파라미터 포아송 분포가 알려져  λ  를 들어,> 0  K = 0,1,2이 ...의 확률 질량 함수  X는  으로 주어진다

                 

기호 :

                  

 

이항 분포의 관계 및 포아송 분포

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된 n -> ∞, p <0.1 :
                      

증명 :

 

                    

 

편집자 주

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