关于二项分布和多项分布的理解

博客转载示例

最新推荐文章于 2025-05-15 02:57:27 发布

weixin_34309435

最新推荐文章于 2025-05-15 02:57:27 发布

阅读量340

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

原文链接：http://www.cnblogs.com/meow371/p/5169980.html

本文为一篇示例性的博客转载内容，具体细节未给出，因此无法提供详细摘要。

转载于:https://www.cnblogs.com/meow371/p/5169980.html

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

weixin_34309435

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

多项分布（一种离散分布）

一个搬运知识的笨小孩

02-16

1万+

多项式分布多项式分布是二项分布的扩展，进行nnn次独立重复试验，每次试验都有 kkk 种可能结果假设我们进行 nnn 次试验，每次试验有 kkk 种互不相容的结果，每种结果出现的概率分别是 p1，p2，p3，⋯，pkp_1，p_2，p_3，\cdots，p_kp1，p2，p3，⋯，pk 我们用 f(x1,x2,⋯ ,xk)f(x_1,x_2,\cdots,x_k)f(x1,x2,⋯,xk) 表示在这 nnn 次试验中，第 iii 种可能的结果出现了 xix_ixi 次的概率，其中

二项分布理解

侯大师的博客

08-06

2181

目录 二项分布 篮球例子：疫苗例子：新冠例子： 二项分布 第一种理解方式：四个人中选两个，c42 第二种理解方式：总阶乘除以重复数的阶乘篮球例子：某人篮球投篮的命中率是0.3，总共投篮10次，问至少投中2次的概率? 分析：（1）每次投篮有2种结果，投中或没投中；（2）每次投篮的投中概率是相同的，都为0.3；（3）每次投篮可认为是独立事件。因此，符合二项分布。 python实现 import numpy as np im...

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

多项分布的定义

weixin_34290390的博客

05-05

206

（源自：http://www.hudong.com/wiki/%E5%A4%9A%E9%A1%B9%E5%88%86%E5%B8%83）把二项分布公式再推广，就得到了多项分布（在一般概率书中很少介绍它，但是热力学中涉及到它）。 二项分布的典型例子是扔硬币，硬币正面朝上概率为p, 重复扔n次硬币，k次为正面的概率即为一个二项分布概率。（严格定义见二项分布中伯努利实验定义）把二项扩展为多项就得到...

二项分布，几何分布，泊松分布的通俗介绍

Du_Shuang的博客

09-29

3791

概率基础——二项分布

weixin_39753819的博客

02-17

7616

本文介绍了二项分布及Python实现，利用了函数包的各个方法计算出各个理论统计值，利用采样样本数据计算出来的值和理论值基本算都是相等的。

MATLAB.rar_MATLAB 概率分布_MATLAB二项分布_MATLAB概率分布_概率分布_正态概率分布

07-14

本文将深入探讨MATLAB中正态分布、二项分布及其概率分布相关的知识点。首先，正态分布，又称为高斯分布，是自然界中最常见的连续概率分布之一。它由两个参数决定：均值（μ）和标准差（σ）。在MATLAB中，可以使用...

二项分布、β分布、多项分布和狄利克雷分布

最新发布

Rhett_Butler0922的博客

05-15

646

二项分布是一种离散概率分布，用来描述在固定次数的独立试验中，某件事情“成功”了多少次。成功（通常记为1）或失败（记为0），成功的概率是固定的。生活类比想象你在玩一个游戏，抛一枚硬币10次，每次要么是“正面”（成功），要么是“反面”（失败）。正面出现的概率是0.5。二项分布能告诉你“正好抛出5次正面”的概率是多少。关键条件试验次数固定：比如抛10次，不能中途加减次数。两种结果：只有“成功”和“失败”两种可能。独立试验：每次抛硬币的结果不会影响下一次。概率固定：每次正面概率都是0.5，不会变。

从小白的角度理解二项分布、几何分布和泊松分布

weixin_45501360的博客

12-08

3187

先说一下背景，无意间解出来《吴军的数学讲义》这本书，看到概率论的部分有点疑惑，加上当年概率论基本没去上课，于是自己上网研究了半天，终于算是搞明白了其中的区别，下面就从一个近似数学小白的角度说一下各种分布的使用场景。 二项分布： 二项分布的特点： 1、做某事的次数是固定的，用n表示 2、每一次事件都有两个可能的结果（成功或者失败） 3、每一次成功的概率都是相等的，成功的概率用p表示 4、你感兴趣的是成功x次的概率是多少比如，你每次买彩票只有中与不中两种概率，假设中的概率是10%...

0001RandomNumberGenerator.rar_0_1均匀正态_uniformly distributi_二项分布

07-14

若每次试验的成功概率为p，则生成二项分布随机数可以通过二项式展开或者直接模拟多次伯努利试验来实现。在MATLAB中，`randi()`函数可以用于生成离散随机数，而`binornd()`函数则专门用于生成二项分布的随机数。 ...

【通俗理解】二项分布：描述的是在n次独立重复的伯努利试验中，成功次数的概率分布

神经美学_茂森的博客

09-12

2550

虽然有多种方法可以用于二项分布参数的估计，但在实际应用中如何选择合适的方法并确保其可靠性和有效性仍是一个挑战。二项分布描述的是在n次独立重复的伯努利试验中，成功次数的概率分布。这两种近似方法都基于统计学中的渐近理论，即在大样本情况下，某些复杂分布可以通过更简单的分布来近似。其中，$ n $ 是试验次数，$ p $ 是每次试验成功的概率，$ k $ 是成功的次数。二项分布告诉你，在n次抽取中，你抽到红色小球（成功）k次的概率是多少。你感兴趣的是在100次试验中，抽到红色小球（成功）k次的概率。

多项分布

rouge_eradiction的博客

01-05

3399

组合数与排列数 Cnm=n!m!(n−m)! C_{n}^{m}=\frac{n !}{m !(n-m) !} Cnm=m!(n−m)!n! Anm=n!(n−m)! A_{n}^{m}=\frac{n !}{(n-m) !} Anm=(n−m)!n! 多项分布 多项分布允许将概率分配给离散变量的向量。举例：假设现在我们要在有JJJ个词的字典中生成一个有NNN词的文本，一种表示这个文本的方法是： y=[y1,y2,...,yn]T \mathbf{y}=[y_1,y_2,...,y_n]^T y=[

多项分布(multinominal distribution)

weixin_30678349的博客

07-09

1150

简介更一般性的问题会问：“点数1~6的出现次数分别为(x1,x2,x3,x4,x5,x6)时的概率是多少？其中sum(x1~x6）= n”。这就是一个多项式分布。定义把二项分布推广至多个（大于2）互斥事件的发生次数，就得到了多项分布。二项分布的典型例子是扔硬币，硬币正面朝上概率为p, 重复扔n次硬币，k次为正面的概率即为一个二项分布概率。（严格定义见二项分布中伯努利实验定义）把二项扩...

概率论中, 泊松分布和指数分布的通俗理解

weixin_30642029的博客

02-04

1952

泊松分布，要明白：泊松分布是二项分布n很大而p很小时的一种极限形式。 二项分布：已知某件事情发生的概率是p，那么做n次试验，事情发生的次数就服从二项分布。泊松分布式某段连续的时间内事情发生的次数。事情发生的时间是可以忽略的。关注的是事件的发生。泊松分布是离散的变量。这段时间是确定大小的，不是说某两件事件（不知何时发生）的间隔。把连续的时间分割层无数小份，那么每个小份之间都是相互独立的。...

另外一个理解多项分布的方法

weixin_33744854的博客

12-20

474

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...

《人人都会数据分析》笔记：多项分布及其实际应用场景

weixin_44649331的博客

04-11

1870

多项分布 多项分布是二项分布的推广。多项分布的试验结果多于两个。例如足球比赛有：胜、平、负。性质（1）每次多项分布的试验结果有N种可能，但是只会出现一种结果。（2）每次试验，每种结果都有各自发生的概率，所有结果发生的概率和为100%。（3）各次试验相互独立，每次实验中结果概率都不会受影响。公式假设某个多项分布试验可能发生的结果数目为k（1，2....k）。根据历史数...

多项分布（FZU 2103，Bin & Jing in wonderland）

xl2015190026的博客

05-04

465

多项分布介绍： http://blog.youkuaiyun.com/shuimu12345678/article/details/30773929 每个事件p必须相互独立。所以在本题中需要枚举最小的那个事件的次数。然后比最小的还小的概率当成一个独立的事件，然后正常算就好了。代码 #include #include #include using namespace std; const int ma

常见概率分布-3-二项分布（Binomial distribution）

悦学共鸣，温柔以待，汇聚光芒，共同成长

04-22

2688

二项分布是一种离散概率分布，用于描述在固定次数的独立同分布的伯努利试验中成功的次数。

二项分布在物理学中的应用

AI天才研究院

01-05

1593

1.背景介绍 二项分布在物理学中具有广泛的应用，主要是因为它可以描述随机过程中的概率分布，以及在许多物理现象中出现的离散性质。二项分布是一种离散分布，它描述了在固定数量试验中成功的次数。在物理学中，二项分布可以用来描述许多现象，如光子的传播、电子的运动、量子闪烁等。本文将从以下几个方面进行阐述：背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解具体代码实例和...